基于先验聚类中心和消息反馈的affinity propagation算法

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1、硕士学位论文万方数据基于先验聚类中心和消息反馈的AffinityPropagation算法研究生姓名：函抑叉导师姓名：参自坤万方数据BasedPriorExemplarsandNetworkFeedbackPassingAffinityPropagationAlgorithmAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofControlTheory&ControlEngineeringBYNameofGraduateD工Xih—h埘ISupervisedbyI^)eI}{m—K弧

2、NameofSupervisorandTitleNameofDepartmentSchoolOfAutomationSoutheastUniversityDateofSubmitMarch2014万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特N；b1]以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：鲤弛逡日期

3、：至!!生：生，型东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文和在技术保护期限内的论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：逝导师签名：万方数据摘要Affinitypropagation(AP)算法是一种高效率的聚类算法。其运行时间比典型的k一中心聚类算

4、法要少得多，聚类效果也显著提高。但是AP算法是一种无监督学习的聚类算法，它的缺点是不能学习先验知识和只能前向传递消息。因此针对上述问题提出了两个AP改进算法。第一个改进算法是基于先验的聚类中心点的AP改进算法。目的是让AP算法在进行聚类之前可以利用先验的聚类中心点。改进方法是首先将原来AP算法的消息传递网络分成两部分，一部分是没有聚类中心的部分，称为无先验知识的部分。另一部分是由聚类中心点组成，称为有先验知识的部分。然后在这两个部分中利用CAP算法改进消息传递函数，使得消息传递在两个部分之间和在每一部分之内很好的进行。最为了验证所改进的算法的聚类效果，作者做了2D

5、模拟数据对比实验，简单人脸识别对比实验，和生物实验数据的分析实验。通过这三个实验结果的对比得出，改进算法的确要比原来的AP算法的聚类效果要好。第二个改进算法是基于后向消息传递的改进算法。目的是让原有的AP算法在前向消息传递算法的基础上再加上后向消息传递来提高算法的效率。改进方法是首先在原有的二维消息传递网络中增加一个后向消息传递节点函数，让这个节点函数专门负责产生和处理后向消息。然后在每一次消息的迭代时，使得每一次消息迭代的效率增大。为了验证所改进的算法的聚类效果，做了聚类迭代次数对比实验，北美航班的航线聚类实验，AP,CAP和BAP算法的性能比较实验。这三个实验

6、的结果表明，这个改进算法比原AP算法所需的迭代次数要少的多，也比原AP算法的聚类效果要好。关键词：先验聚类中心点，反馈消息，闭环传递，聚类算法万方数据Abstract一————————————————————————————————————————————一AffinityPropagationisagoodclusteringmethodwithfastrunningspeedandsatisfyingresults·However．thismethodisnon-supervisedclusteringmethodandhaslitclepriorknowle

7、dgebeforeclusteringwork．ThisDaperintroducestwoadvancedAPmethodsthatthismethodusepriorknowledgeandthereforec锄improvetheclusteringperformanceandCanholdit'sabilityoffastrunningspeed·Thebasicideaistoadapttheprincipleofmessagepassinginthe2Dmessagenetworkandreachesthegoal．Thefirsta(1vancedm

8、ethod