基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法

针对近邻传播(AP)聚类算法对参数偏向参数(Preference)敏感、不适用于稀疏数据、聚类结果中会出现错误聚类的样本点的问题,提出基于万有引力的自适应近邻传播聚类(GA-AP)算法.首先,在传统AP算法的基础上采用引力搜索机制对样本进行全局寻优;其次,在全局寻优的基础上利用信息熵和自适应增强(AdaBoost)算法...