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随着信息技术和数据库技术的迅猛发展,数据呈爆炸式增长,数据挖掘作为一种新兴的大数据分析技术,受到了众多领域的广泛关注。聚类分析是数据挖掘领域的一个重要分支,通过无监督学习的方式,聚类分析能够从海量数据中挖掘出潜在的价值信息,为科学决策提供有效的依据。近邻传播聚类算法(Affinity Propogation,AP)作为目前较为流行的聚类算法之一,已经被广泛的应用于众多领域。但是AP算法也存在一些不足,本文针对AP算法在具有粘连样本的复杂数据集上难以构造有效的相似度矩阵的问题,提出一种基于加权系数和邻