Att samla data genom att identifiera en undergrupp av representativa exempel är viktigt för att bearbeta sensoriska signaler och upptäcka mönster i data. Sådana "exemplars" kan hittas genom att slumpmässigt välja en första delmängd av datapunkter och sedan iterativt förfina den, men detta fungerar bra endast om det ursprungliga valet är nära en bra lösning. Vi uppfann en metod som kallas "affinitetsförökning", som tar som indatamått av likhet mellan par av datapunkter. Realvärderade meddelanden utbyts mellan datapunkter tills en högkvalitativ uppsättning exemplarer och motsvarande kluster gradvis dyker upp. Vi använde affinitet för att samla bilder av ansikten, upptäcka gener i mikroarray data, identifiera representativa meningar i detta manuskript, och identifiera städer som effektivt nås av flygbolag resor. Affinitetsförökning fann kluster med mycket lägre fel än andra metoder, och det gjorde det på mindre än hundradels tid. C lysterdata baserat på ett mått på likhet är ett kritiskt steg i vetenskaplig dataanalys och i tekniska system. En gemensam metod är att använda data för att lära sig en uppsättning centra sådan att summan av kvadratfel mellan datapunkter och deras närmaste centra är liten. När centra väljs ut från faktiska datapunkter kallas de "exemplars". Den populära k-centra klusterteknik (1) börjar med en första uppsättning slumpmässigt utvalda exemplars och iterativt förfinar denna uppsättning för att minska summan av kvadratfel. k-centers klusterbildning är ganska känslig för det första urvalet av exemplars, så det brukar köras om många gånger med olika initieringar i ett försök att hitta en bra lösning. Detta fungerar dock endast bra när antalet kluster är litet och chanserna är goda att åtminstone en slumpmässig initiering är nära en bra lösning. Vi intar en helt annan hållning och inför en metod som samtidigt betraktar alla datapunkter som potentiella exemplarer. Genom att titta på varje datapunkt som en nod i ett nätverk har vi utarbetat en metod som rekursivt överför verkligt värderade meddelanden längs nätverkets kanter tills en bra uppsättning exemplarer och motsvarande kluster dyker upp. Som beskrivits senare uppdateras meddelanden på grundval av enkla formler som söker efter minima av en lämpligt vald energifunktion. Vid vilken tidpunkt som helst återspeglar omfattningen av varje meddelande den nuvarande affinitet som en datapunkt har för att välja en annan datapunkt som sitt exempel, så vi kallar vår metod "affinitetsförökning". Figur 1A visar hur kluster gradvis uppstår under meddelandepasseringsförfarandet.
En nity-föröknings-REF-algoritm nds antalet kluster genom att identifiera prototyper från data.
Clustering by passing messages between data points
{'venue': 'Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}