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近鄰傳播(AP)聚類算法面臨的一個問題是不適用于多重尺度及任意空間形狀的數據聚類處理。該文從數據分布特性的表征出發，提出了一種改進的近鄰傳播聚類算法AP-VSM (Affinity Propagation based onVariable-Similarity Measure)。首先，綜合數據的全局與局部分布特性，設計了一種數據可變相似性度量計算方法，該度量可以有效地反映數據實際聚類的分布特性；然后在傳統AP 算法框架基礎上，構造出基于可變相似性度量的近鄰傳播聚類算法，從而拓展了傳統AP 算法的數據處理能力。仿真實驗驗證了新方法性能優于傳統AP 算法。關鍵詞：數據處理；聚類分析；近鄰傳播聚類；可變相似性度b 量；流形分析
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