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kmeans方法中,相似性矩阵是对称的,即<math>\s(i,j)</math>=:<math>\s(j,i)</math>,但是AP并没有这个要求。后者甚至适用于不满足三角关系的情况。在2007年的论文中,作者分析的美国和加拿大的航班网络(网络也可以看做是一个相似性矩阵,相似性权重为网络连边上的流量或者别的统计量,本案例中是一个城市到另一个城市的飞行时间)。在这个网络里,相似性是城市之间的飞行时间,这个变量是不满足三角关系的。例如A->B的平均飞行时间不一定就小于A->C+C->B的平均飞行时间(因为前者可能会没有直达飞机而要中途在别处转机,而且地球是一个球体)。在这个案例中,AP给出了很好的划分结果。
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kmeans方法中,相似性矩阵是对称的,即<math>\s(i,j)</math>=<math>\s(j,i)</math>,但是AP并没有这个要求。后者甚至适用于不满足三角关系的情况。在2007年的论文中,作者分析的美国和加拿大的航班网络(网络也可以看做是一个相似性矩阵,相似性权重为网络连边上的流量或者别的统计量,本案例中是一个城市到另一个城市的飞行时间)。在这个网络里,相似性是城市之间的飞行时间,这个变量是不满足三角关系的。例如A->B的平均飞行时间不一定就小于A->C+C->B的平均飞行时间(因为前者可能会没有直达飞机而要中途在别处转机,而且地球是一个球体)。在这个案例中,AP给出了很好的划分结果。
    
===适用于稀疏的相似性矩阵===
 
===适用于稀疏的相似性矩阵===
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