自适应仿射传播聚类：优化算法与震荡消除

自适应仿射传播聚类是一种针对大类数聚类问题的改进算法，它是由王开军等人提出的。原始的仿射传播聚类算法在处理大量类别时表现出快速运算的优势，主要依据数据点之间的欧式距离构建相似度矩阵，并通过赋予负权重来体现吸引度。然而，该算法面临两个关键挑战：一是如何确定一个理想的偏向参数，以优化聚类结果；二是当算法运行过程中出现震荡时，缺乏有效的机制使其自动稳定并收敛。 为解决这些问题，自适应仿射传播聚类方法引入了创新的技术。首先，它采用自适应扫描策略来动态调整偏向参数，以探索最佳的聚类个数，这有助于找到最优化的聚类配置。其次，该方法引入自适应阻尼因子，用于抑制震荡现象，确保算法的稳定性。如果阻尼因子调整无效，还采用了自适应逃离震荡技术，当算法陷入不稳定状态时，能够引导它跳出当前困境，重新进入收敛路径。 相比于传统的仿射传播聚类，自适应版本具有更高的性能表现。在实验测试中，无论是模拟还是实际数据集，自适应仿射传播聚类都能有效地提供高质量的聚类结果，其聚类效果往往优于或至少与原算法相当。该方法的关键在于其自适应性，它可以根据数据特性动态调整算法参数，从而提高聚类的准确性和效率。 本文关键词包括仿射传播聚类、自适应聚类、大类数聚类算法等，这表明该研究聚焦于如何在复杂的数据环境中，通过智能化的方法改进聚类算法，以适应不同规模和类型的数据集。此外，文章还引用了中图法分类号，表明其在学术界的分类位置，以及国家自然科学基金的资助情况，显示了其研究背景和价值。 总结来说，自适应仿射传播聚类是一种重要的算法改进，它通过自适应策略优化参数选择和震荡处理，提高了聚类性能，适用于大规模数据集的高效聚类分析。这一成果对于实际应用中的数据挖掘和机器学习任务具有重要意义。