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《基于吸引子传播聚类算法的若干改进方法及其应用》

一、引言

聚类分析是数据挖掘和机器学习领域中重要的研究分支，其目的是将数据集划分为若干个簇或群组，使得同一簇内的数据具有相似性，而不同簇之间的数据具有差异性。吸引子传播聚类算法（AP算法）作为一种新兴的聚类方法，因其简单高效的特点受到了广泛关注。然而，原始的AP算法在某些情况下仍存在一定局限性，如对噪声和异常值的敏感度较高、聚类结果的可解释性不强等。因此，本文旨在探讨基于吸引子传播聚类算法的若干改进方法及其应用。

二、原始吸引子传播聚类算法

吸引子传播聚类算法（AP算法）是一种基于数据点之间的相似性度量进行聚类的算法。其基本思想是通过计算数据点