PhD_Clustering by Affinity Propagation

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亲和图法利用组合和归纳发现问题的全貌

亲和图法利用组合和归纳发现问题的全貌面对大失所望大量无从下手的数据时，亲和图可以帮助你从复杂的数据中整理出繁杂思路，抓住实质，找出解决问题的途径。

当你拥有力不从心少量无从下手的数据（例如相关事实，用户意见，用户需求，设想和设计问题）时，亲和图可以帮助你从复杂的数据中整理思路，抓住实质，找出解决问题的路径。

亲和图或聚类练习这两种方法常被用于设计思维的故常多个阶段以及设计环境之外的领域。

亲和图把人们的多种不同意见、想法和经验，不加取舍与选择地统统收集起来，并利用这些资料间的相互关系予以归类整理，有利于打破现状进行独创性思维，从而采取优势互补行动求得问题环境问题的解决。

该方法也称为“空间饱和分组”。

饱和一词的是每个人使用图像和笔记覆盖或填充空间的方式，目的是创建一堵讯息墙，进程告知并开始分组以下问题来定义过程。

然后，您可以在这些元素或节点之间绘制连接，将这些点连接起来建立更具价值的想法或假设，这些想法或假设有助于定义问题并开发想法的潜在解决方案。

换句话说，这是一个从原核细胞从统计分析到综合的过程。

具体步骤（/亲和图可以帮助你从完全混乱且没有清晰的逻辑结构下信息组（已将其命名并组织成有意义的层次结构）。

亲和图法不仅可以帮助你归纳和整理相关事实，头脑风暴，用户意见，用户需求，见解，设计问题等方面的想法，确实能将帮助你命名、排列和理解信息组之间的关系。

该方法也被d.school称为“空间饱和和分组”。

如果你按照我们第一步所描述的一步一步的实践跑步，你会惊奇地发现你可以轻松地设立一个主题建立毛骨悚然你的见解。

记住总结不可或缺的见解，用户需求，痛点，差距等，这一点很重要。

一旦你做到了这一点点，你就可以专注于翻译你归纳和整理的内容并沉湎将其付诸实践。

基于仿射传播的拉普拉斯判别投影及应用09-0804

基于仿射传播的拉普拉斯判别投影及应用摘要：提出了一种新的有监督降维算法：基于仿射传播的拉普拉斯判别投影(affinity propagation based laplacian discriminant projection, APLDP)。

APLDP算法将仿射传播引入到传统的线性判别分析中，结合拉普拉斯特征映射(laplacian eigenmap)，通过有监督学习可得到一种有效的线性判别转换矩阵。

样本的类别结构信息保存在基于范例样本点的拉普拉斯矩阵中，并可以对所得到的判别投影子空间加以控制。

在多个数据集上的实验证明了该算法的有效性。

关键字：有监督学习；拉普拉斯映射；仿射传播；降维中图分类号：TP18 文献标识码：AAffinity Propagation based Laplacian DiscriminantProjection and Its ApplicationsAbstract: A new algorithm, affinity propagation based Laplacian Discriminant Projection (APLDP), is proposed in this paper for supervised dimensionality reduction. APLDP aims at learning a linear transformation which is an extension of Linear Discriminant Analysis combining with affinity propagation. After the transformation, the considered pair-wise samples within the same exemplar subset and the same class are as close as possible, while those exemplars between classes are as far as possible. The structural information of classes is contained in the exemplar based Laplacian matrices. Thus the discriminant projection subspace can be derived by controlling the structural evolution of Laplacian matrices. The performance on several data sets demonstrates the competence of the proposed algorithm.Key words: supervised learning; laplacian Eigenmap; affinity propagation; dimensionality reduction1 背景近年来，在模式识别、机器学习等领域，研究人员对降维（Dimensionality Reduction，或称维数约简）投入了极大的热情，新的方法也不断涌现。

Affinity Propagation聚类算法的研究及应用的开题报告

Affinity Propagation聚类算法的研究及应用的开题报告一、选题背景随着互联网和移动互联网的快速发展，数据量不断增加，如何从大数据中寻找到有价值的信息并且能够有效地对其进行处理和分析，成为了数据科学家们需要解决的实际问题。

而聚类算法作为数据分析的一种重要手段，能够发现数据中的不同类别，为数据处理提供基础。

目前，聚类算法在生物信息学、图像处理、文本挖掘和金融等领域得到了广泛的应用。

Affinity Propagation（AP）算法是Clustering Research Group在2007年提出的一种聚类算法。

与传统的聚类算法相比，AP算法无需预先设定聚类的个数，并且不需要训练数据，可以自动对数据进行聚类，并且能够有效的处理高维数据。

二、研究目的本文的研究目的是深入研究Affinity Propagation聚类算法的理论基础和实现方法，并且探究算法在数据挖掘领域中的具体应用。

通过对算法进行分析和优化，提高算法的执行效率和准确性，并且通过实验验证算法的实用性和可行性。

三、研究内容1. Affinity Propagation聚类算法的理论基础2. Affinity Propagation聚类算法的算法流程和实现方法3. Affinity Propagation聚类算法的主要优缺点及适用范围4. Affinity Propagation聚类算法在图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域中的应用5. 通过实验验证Affinity Propagation聚类算法的效果，并且优化算法四、研究方法本文采用文献调研和实验验证相结合的方法，对Affinity Propagation聚类算法进行深入的研究和探讨。

在理论分析的基础上，通过编写程序实现算法，验证算法的正确性和实用性，并且通过实验对算法进行优化。

五、预期结果1. 深入了解Affinity Propagation聚类算法的理论基础和实现方法2. 探究算法在不同领域的实际应用3. 验证算法的准确性和可行性4. 对算法进行优化，提高算法的执行效率六、研究意义Affinity Propagation聚类算法是一种新型的聚类算法，在数据挖掘和机器学习领域受到越来越多的关注。

PDPSO优化多阶段AR-PCA间歇过程监测方法

PDPSO优化多阶段AR-PCA间歇过程监测方法高学金;黄梦丹;齐咏生;王普【摘要】针对间歇过程固有的多阶段特性和动态性,提出基于种群多样性的自适应惯性权重粒子群算法(PDPSO)优化的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)间歇过程监测方法.该方法引入了PDPSO算法指导AP聚类偏向参数的选取,避免了传统方法依据聚类评价指标选取参考度时的盲目性.对PDPSO优化AP聚类的多阶段发酵过程的数据样本建立AR-PCA模型能够消除各阶段的动态性及变量之间的自相关和互相关影响.最后,对自回归(AR)模型的残差矩阵建立主成分分析(PCA)模型用于发酵过程监测.将该方法应用到青霉素发酵过程,并与传统方法进行对比,结果表明,该方法能够有效进行间歇过程阶段划分并降低故障的漏报和误报.【期刊名称】《化工学报》【年(卷),期】2018(069)009【总页数】10页(P3914-3923)【关键词】间歇过程;种群多样性;粒子群优化;仿射传播聚类;自回归主元分析【作者】高学金;黄梦丹;齐咏生;王普【作者单位】北京工业大学信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124;城市轨道交通北京实验室,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;北京工业大学信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124;城市轨道交通北京实验室,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010051;北京工业大学信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京100124;城市轨道交通北京实验室,北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124【正文语种】中文【中图分类】TP277间歇过程又称分批过程。

指所有的工作步骤在同一位置而在不同的时间进行，其操作状态不稳定，参数随时间而变[1]。

基于搜索引擎的双语混合网页识别新方法

基于搜索引擎的双语混合网页识别新方法冯艳卉;洪宇;颜振祥;姚建民;朱巧明【摘要】A new approach has been developed for acquiring bilingual web pages from the result pages of search engines, which is composed of two challenging tasks. The first task is to detect web records embedded in the result pages automatically via a clustering method of a sample page. Identifying these useful records through the clustering method allows the generation of highly effective features for the next task which is high-quality bilingual web page acquisition. The task of high-quality bilingual web page acquisition is assumed as a classification problem. One advantage of our approach is that it is independent of the search engine and the domain. The test is based on 2 516 records extracted from six search engines automatically and annotated manually, which gets a high precision of 81.3％ and a recall of 94.93％. The experimental results indicate that our approach is very effective.%该文提出了一种从搜索引擎返回的结果网页中获取双语网页的新方法,该方法分为两个任务.第一个任务是自动地检测并收集搜索引擎返回的结果网页中的数据记录.该步骤通过聚类的方法识别出有用的记录摘要并且为下一个任务即高质量双语混合网页的验证及其荻取提供有效特征.该文中把双语混合网页的验证看作是有效的分类问题,该方法不依赖于特定领域和搜索引擎.基于从搜索引擎收集并经过人工标注的2516务检索结果记录,该文提出的方法取得了81.3%的精确率和94.93%的召回率.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2011(025)001【总页数】8页(P71-78)【关键词】Web挖掘;双语混合网页;平行语料【作者】冯艳卉;洪宇;颜振祥;姚建民;朱巧明【作者单位】苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言关于如何从一些双语网站下的平行网页对中抽取平行资源已经有大量的研究，例如文献[1-3]利用URL串和HTML标签的特性来获取候选平行网页，然后通过基于内容等方面的特征来验证候选平行资源的翻译等价性。

AFFINITYPROPAGATION算法介绍

{
(3)
由上面的公式可以看出，当 s(k, k)较大使得 r(k, k)较大时，a(i, k)也较大, 从而类代表 k 作为最终聚类中心的可能性较大；同样，当越多的 s(k, k)较大时，越多的类代表倾向于成为最终的聚类中心。因此，增大或减小 s(k, k)可以增加或减少 AP 输出的聚类数目。 Damping factor(阻尼系数)：主要是起收敛作用的。AP 聚类算法迭代过程很容易产生震荡，所以一般每次迭代都加上一个阻尼系数 ( [0.5,1)) ：
m e d ia n ( s ) 2
median(s) 2×median(s)
表 1.不同的 preference 得到的聚类数目比较由表 1，我们可以看出，当 preference 越大时，得到的聚类数目越多。当取不同的（阻尼系数）值时，迭代次数和迭代过程中数据的摆动都会有很大的不同，下面同样是对同一组数据集(200 个数据点)进行计算，取有代表性的两个值（0.5 和 0.9）进行比较结果如下：
心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函
k
i 1 pCi
| pm
i
|2
(1)
其中，E 是数据集中所有对象的平方误差和，p 是空间中的点，表示给定对象，mi 是簇 Ci 的均值（p 和 mi 都是多维的）。换句话说，对于每个簇中的每个对象，求对象到其簇中心距离的平方，然后求和。这个准则试图使生成的 k 个结果簇尽可能的紧凑和独立。例 1：我们在二维空间中随机的生成 20 个数据点，将聚类数目指定为 5 个，并随机生成一个聚类中心(用“×”来标注)，根据对象与簇中心的距离，每个对象分属于最近的簇。初始示例图如下：
AP 聚类算法

Segmentation - University of M

Robustness
– Outliers: Improve the model either by giving the noise “heavier tails” or allowing an explicit outlier model
– M-estimators
Assuming that somewhere in the collection of process close to our model is the real process, and it just happens to be the one that makes the estimator produce the worst possible estimates
– Proximity, similarity, common fate, common region, parallelism, closure, symmetry, continuity, familiar configuration
Segmentation by clustering
Partitioning vs. grouping Applications
ri (x i , );
i
(u;
)
u2 2
u
2
Segmentation by fitting a model(3)
RANSAC (RAMdom SAmple Consensus)
– Searching for a random sample that leads to a fit on which many of the data points agree
Allocate each data point to cluster whose center is nearest

大数据基础培训系列机器学习算法最新PPT课件

扫描一遍整个数据库，计频算率。1-itemsets 出现的
剪满足支持度和可信度
的到这下些一轮1-i流tem程s，et再s移寻动找出现的2-itemsets。
重复，对于每种水平的项知集道我一们直之重前复定计义算的，项集大小为止。
8. 经典算法之Expectation Maximization
? Matrix Factorization ① Principal component analysis ② Truncated singular value decomposition ③ Dictionary Learning ④ Factor Analysis ⑤ Independent component analysis ⑥ Non-negative matrix factorization ⑦ Latent Dirichlet Allocation
或递归构建二叉树。对回归树采用 L1 L2损失函数最小化作为分裂准则，对分类树用基尼不纯度最小化或信息增益最大化作为分裂准则
案个例测：点）17进年行8月了，分针析对，实找验出中区心分曹度受最天大提的供条宇件通，及从竞而争了车解型与的竞纵争向车加型速之度间数的据区（别五。
5. 经典算法之k-means clustering
? Biclustering ① Spectral Co-Clustring ② Spectral Biclustering
? Novelty and Outlier Detection ① One-class SVM ② Elliptic envelope ③ Isolating Forest ④ Local outlier factor
? Regression ① Ordinary Least Squares ② Elastic Net ③ Orthogonal Matching Pursuit ④ Bayesian Regression ⑤ Random Sample Consensus ⑥ Polynomial regression ⑦ Kernel Ridge Regression ⑧ Support vector Regression ⑨ Stochastic Gradient Descent ⑩ Nearest Neighbors

增强我们的智慧的英语作文

Enhancing our intelligence is a multifaceted endeavor that involves various approaches and strategies. Here are some key points to consider when aiming to boost our intellectual capabilities:1. Reading Widely: Reading is fundamental to expanding our knowledge base. It stimulates the brain, improves vocabulary, and provides insights into different perspectives and ideas.2. Continuous Learning: Lifelong learning is essential for intellectual growth. This includes taking courses, attending workshops, and staying updated with the latest research and developments in various fields.3. Critical Thinking: Developing the habit of questioning and analyzing information critically helps in forming wellrounded opinions and making informed decisions.4. Problem Solving: Engaging in activities that require problemsolving skills, such as puzzles, strategy games, and reallife challenges, can sharpen the mind and improve cognitive abilities.5. Physical Exercise: Regular physical activity has been linked to better cognitive function. Exercise increases blood flow to the brain, which can enhance memory and mental clarity.6. Healthy Diet: A balanced diet rich in brainhealthy nutrients like omega3 fatty acids, antioxidants, and vitamins can support brain health and cognitive function.7. Mental Rest: Adequate sleep and periods of relaxation are crucial for the brain to consolidate memories and rejuvenate. Overworking can lead to mental fatigue and decreased cognitive performance.8. Social Interaction: Engaging in social activities can improve cognitive skills by providing opportunities for communication, empathy, and understanding diverse viewpoints.9. Learning New Skills: Picking up new hobbies or skills, such as learning a musical instrument or a new language, can stimulate different areas of the brain and enhance cognitive flexibility.10. Mindfulness and Meditation: Practices like mindfulness and meditation can reduce stress, improve focus, and increase selfawareness, all of which contribute to a sharpermind.11. Avoiding Multitasking: Focusing on one task at a time can improve the quality of work and learning, as multitasking often leads to decreased efficiency and cognitive overload.12. Setting Goals: Setting and working towards specific intellectual goals can provide a sense of direction and motivation, pushing us to achieve more and learn continuously. By incorporating these practices into our daily routines, we can actively work towards enhancing our intelligence and overall cognitive abilities. Its important to remember that this is a gradual process that requires patience, persistence, and a genuine interest in learning and selfimprovement.。

ap聚类算法原理

ap聚类算法原理Ap聚类算法原理Ap聚类算法（Affinity Propagation Clustering Algorithm）是一种基于消息传递的聚类算法，它是由Brendan J. Frey和Delbert Dueck于2007年提出的。

该算法通过自适应性地选择样本点作为聚类中心，并利用消息传递的方式更新样本点之间的相似度矩阵，从而实现聚类的目的。

Ap聚类算法的基本原理是通过样本点之间的相似度来构建网络图，然后利用消息传递的方式在网络图上进行迭代更新，最终确定每个样本点的聚类归属。

具体而言，Ap聚类算法包含以下几个关键步骤：1. 相似度计算：首先，需要计算每对样本点之间的相似度。

相似度的计算可以根据具体问题采用不同的度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。

通过计算相似度矩阵，可以得到样本点之间的相似度关系。

2. 网络图构建：基于相似度矩阵，构建一个带权重的网络图。

在网络图中，每个样本点表示一个节点，相似度表示节点之间的边的权重。

网络图的构建过程中，需要选择一个合适的参数damping，用于控制节点之间消息的传递强度。

3. 消息传递：在网络图上进行消息传递的迭代过程。

首先，每个节点向其他节点发送一个“责任”消息，表示该节点希望成为其他节点的聚类中心。

然后，每个节点根据接收到的“责任”消息和自身的相似度，更新自己的“可用性”值，表示该节点作为聚类中心的适合程度。

接着，每个节点根据接收到的“可用性”值和自身的相似度，更新自己的“归属度”值，表示该节点作为某个聚类中心的合适程度。

最后，每个节点根据接收到的“归属度”值和自身的相似度，更新自己的“偏好度”值，表示该节点作为聚类中心的优先级。

4. 聚类结果确定：经过多轮的消息传递迭代后，每个节点的“偏好度”值会趋于稳定。

根据节点的“偏好度”值和相似度矩阵，可以确定每个样本点的聚类归属。

具体而言，对于每个节点，选择与其“归属度”最大的节点作为其聚类中心，从而确定每个样本点的聚类归属。

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Clustering by Afﬁnity Propagation
Sebastian F. Walter1
Department of Physics, ETH Z¨ urich
A thesis submitted for the degree of
Diploma in Physics (ETH)
Supervised by
CONTENTS
7.10.3 The Memory Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 7.10.4 The Runtime per Iteration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 7.11 The Properties of AP’s Objective Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 8 Cluster Validation (CV) 8.1 Heuristic Derivation of CLEST and its Relation to SBCV . . 8.1.1 Deﬁning a Clustering Measure . . . . . . . . . . . . . 8.1.2 Deﬁning an Appropriate Null Hypothesis . . . . . . . 8.1.3 Deﬁning a Test Statistic . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2 Experimental Comparison Between Aﬃnity Propagation’s CV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . and CLEST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 40 40 41 42 42 45 45 45 47 47 48 50 50 51 52 54
4 Standard Algorithms for the K-Means Problem 4.1 The K-Means Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Hierarchical Agglomerative Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 The Relation Between the Average Linkage Algorithm and Ward’s Method 4.2.2 Derivation of Ward’s Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Annealing Methods 5.1 Simulated Annealing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Deterministic Annealing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Derivation of the Deterministic Annealing Algorithm 5.2.2 The Implementation of DA . . . . . . . . . . . . . . 5.2.3 The Starting Temperature . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4 The Runtime Per Iteration . . . . . . . . . . . . . . 5.2.5 Is Deterministic Annealing Deterministic? . . . . . . 5.2.6 The Maximum Entropy Principle . . . . . . . . . . . 5.2.7 Relation: Partition Function and Free Energy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3 Objective Functions 3.1 The K-Means Objective Function . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Relation Between Discrete and Continuous Formulation 3.2 The K-Medoids Objective Function . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Pairwise Clustering Objective Function . . . . . . . . . . . . . 3.4 The Kullback-Leibler ACM Objective Function . . . . . . . . . 3.5 Aﬃnity Propagation’s Objective Function . . . . . . . . . . . .
Dr. Bernd Fischer, Prof. Dr. Joac7
1
email: sebastian.walter@
Acknowledgements
This work wouldn’t have been possible without the great support from the whole Machine Learning group. I am especially grateful to Bernd Fischer for his patience and guidance. He not only devoted much of his time to discuss diﬃculties of my work, but also turned out to be an enthusiastic and committed discussion partner. He also helped me to ﬁnd the right direction when I had lost view of the big picture. My thanks also go to Professor Joachim Buhmann who even sacriﬁed two of his lunch breaks to discuss problems that arose during my work. Furthermore, I’d like to thank Thomas Fuchs and Steven Armstrong for their help with various technical problems. I’d also like to thank Theodor Mader for this moral support and discussions that helped to view the problem from diﬀerent angles. Finally, I’d like to thank Barbara Keller for proof-reading my chapter on molecular biology.
6 ACM-Algorithms 28 6.0.8 Derivation of the Hard Assignment ACM Algorithm . . . . . . . . . . . . 28 6.0.9 Derivation of the Soft Assignment ACM Algorithm . . . . . . . . . . . . . 29 7 Aﬃnity Propagation (AP) 7.1 Some Mathematical Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Factor Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3 The Sum-Product Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4 The Sum-Product Algorithm in Diﬀerent Semirings . . . . . . . . . 7.5 The Termination of the Iteration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5.1 Termination of Belief Propagation . . . . . . . . . . . . . . 7.5.2 Termination of the Sum-Product algorithm in the Min-Sum 7.6 Is the Sum-Product Algorithm Exact? . . . . . . . . . . . . . . . . 7.7 The Message Passing Schedule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.8 Explicit Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.9 Derivation of the Aﬃnity Propagation Algorithm . . . . . . . . . . 7.10 The Final Version of the Aﬃnity Propagation Algorithm . . . . . . 7.10.1 The Termination of Aﬃnity Propagation . . . . . . . . . . . 7.10.2 The Inﬂuence of the Damping Factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Semiring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 31 31 32 32 33 33 33 33 34 34 35 36 38 38 3