仿射传播聚类matlab

在 MATLAB 中，可以使用仿射传播聚类算法（Affinity Propagation Clustering）进行聚类。仿射传播聚类是一种基于图论的聚类方法，它通过在数据点之间传播“信息”来找到聚类中心。

下面是使用 MATLAB 中的 Statistics and Machine Learning Toolbox 进行仿射传播聚类的示例代码：

% 创建一个样本数据矩阵 X，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征
X = [1, 1; 2, 2; 1, 2; 10, 10; 12, 12; 11, 12];

% 使用仿射传播聚类算法进行聚类
affinityMatrix = affinity(X); % 计算样本之间的相似度矩阵
[sampleLabels, exemplarIndices] = affinitypropagation(affinityMatrix);

% 绘制聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), sampleLabels);

在上述示例中，首先创建了一个样本数据矩阵 X，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征。然后使用 `affinity` 函数计算样本之间的相似度矩阵。接下来，使用 `affinitypropagation` 函数进行仿射传播聚类，并获取聚类结果的样本标签和代表样本的索引。最后，使用 `gscatter` 函数绘制聚类结果。

请注意，以上代码仅提供了一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和结果分析。