Affinitetsutbredning är en exemplarbaserad klusteralgoritm som finner en uppsättning datapunkter som bäst exemplifierar data, och associerar varje datapunkt med en exemplar. Vi utökar affinitetsutbredningen på ett principfast sätt för att lösa det hierarkiska klusterproblemet, som uppstår inom en mängd olika områden inklusive biologi, sensornätverk och beslutsfattande inom operativ forskning. Vi härleder en inferencealgoritm som fungerar genom att sprida information upp och ner i hierarkin, och är effektiv trots de högorderpotentialer som krävs för den grafiska modellformuleringen. Vi visar att vår metod överträffar giriga tekniker som samlar ett lager i taget. Vi visar att på ett artificiellt dataset som är utformat för att efterlikna hiv-stammutationsdynamiken överträffar vår metod relaterade metoder. För verkliga HIV-sekvenser, där den grundläggande sanningen inte är tillgänglig, visar vi att vår metod uppnår bättre resultat, i termer av den underliggande objektiva funktionen, och visar att resultaten på ett meningsfullt sätt motsvarar geografiskt läge och stamsubtyper. Slutligen rapporterar vi resultat om att använda metoden för analys av masspektra, vilket visar att det presterar gynnsamt jämfört med state-of-theart metoder.
År 2012, Givoni m.fl. REF utvidgade AP på ett principfast sätt för att lösa det hierarkiska klusterproblem som tillämpades inom ett antal områden såsom biologi.
Hierarchical Affinity Propagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}