一种自适应AP算法的matlab实现

AP算法是Fey BJ.等人提出的一种聚类算法.与传统的K均值聚类算法相比,AP算法不需要选择初始的聚类中心点,因此,聚类结果更客观.但AP算法中相似度矩阵对角线上的偏向值需要人为设定,而这个值会影响到聚类数目;另外,当AP算法发生震荡时,算法无法自动退出震荡.为解决AP算法中的振荡问题及相似度矩阵对角线上元素值的确定问题,王开军等人提出了自适应AP算法,逐步改变偏向值p,得到不同的聚类结果,再根据聚类结果的Silhouette指标,找出最好的Silhouette指标对应的偏向值及聚类结果.当震荡发生时,逐步增加阻尼因子?值,直到算法退出震荡.使用MATLAB实现了自适应AP算法和Silhouette评价指标,为后续的研究工作打下基础.