ap聚类算法matlab代码

以下是 MATLAB 中执行 AP 聚类算法的示例代码：

% 生成数据
data = rand(10, 3);

% 设置参数
max_iter = 1000;
damping = 0.5;
conv_threshold = 1e-5;

% 初始化相似度矩阵
S = pdist2(data, data);

% 初始化吸引度矩阵
A = zeros(size(S));

% 初始化归属度矩阵
R = zeros(size(S));

% 执行 AP 聚类
for i = 1:max_iter
    % 更新归属度矩阵
    old_R = R;
    tmp = repmat(max(A + repmat(diag(S), 1, size(S, 1)), [], 2), 1, size(S, 1));
    A = damping * A + (1 - damping) * (S - tmp);
    A = diag(1 ./ diag(A + eps)) * A;
    R = A + repmat(sum(A, 2), 1, size(A, 2)) - A .* repmat(eye(size(A, 1)), 1, size(A, 2));
    
    % 判断算法是否收敛
    if sum(sum(abs(R - old_R))) < conv_threshold
        break;
    end
end

% 提取聚类结果
[~, labels] = max(R, [], 2);

在这个示例中，我们首先生成了一个包含 10 个数据点和 3 个特征的随机数据集。然后，我们设置了一些算法参数，如最大迭代次数、阻尼因子和收敛阈值。接下来，我们初始化了相似度矩阵、吸引度矩阵和归属度矩阵。最后，我们执行了一个 for 循环来更新归属度矩阵，直到算法收敛。最后，我们从归属度矩阵中提取聚类结果。