AP聚类 matlab

AP聚类（Affinity Propagation clustering）是一种聚类算法，用于将数据集分为不同的簇。在MATLAB中，可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的`apcluster`函数来实现AP聚类。

以下是使用MATLAB进行AP聚类的基本步骤：

1. 准备数据：将待聚类的数据组织成一个矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

2. 导入Statistics and Machine Learning Toolbox：确保已经导入Statistics and Machine Learning Toolbox，可以使用`apcluster`函数。

3. 设置参数：根据需要，可以设置一些参数来控制AP聚类的行为，例如阈值、最大迭代次数等。

4. 执行AP聚类：使用`apcluster`函数执行AP聚类，将数据矩阵作为输入，并将返回的结果保存在一个变量中。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
data = [1, 2; 2, 3; 3, 3; 8, 7; 8, 8; 9, 6];

% 导入Statistics and Machine Learning Toolbox

% 设置参数
preferences = median(pdist(data))^2; % 设置相似度阈值为数据间距离的中位数的平方

% 执行AP聚类
[idx, ~] = apcluster(data, 'preference', preferences);

% 输出聚类结果
disp(idx);

在上面的示例中，我们首先准备了一个包含6个样本的数据矩阵。然后根据数据的特点，设置了相似度阈值为数据间距离的中位数的平方。最后，使用`apcluster`函数执行AP聚类，并将聚类结果存储在变量`idx`中。最后输出了聚类结果。

请注意，AP聚类算法的结果可能会有多种不同的簇划分，因此每次运行该算法可能得到不同的结果。