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Convergence Analysis of Affinity Propagation

机译：亲和力传播的收敛性分析

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Recently, Frey & Dueck proposed a novel clustering algorithm named affinity propagation (AP), which has been shown to be powerful as it costs much less time and reaches much lower error. However, its convergence property has not been studied in theory. In this paper, we focus on convergence property of the algorithm. The properties of the decision matrix when the affinity propagation algorithm converges are given, and the criterion that affinity propagation without the damping factor oscillates is obtained. Based on such results, we point out that damping factor might be important to alleviate oscillation of the affinity propagation, but it is not necessary to add a tiny amount of noise to a similarity matrix.
机译：最近，Frey＆Dueck提出了一种称为亲和力传播（AP）的新颖聚类算法，该算法具有强大的功能，因为它花费的时间少得多，错误率也低得多。但是，其收敛性尚未在理论上进行研究。在本文中，我们关注算法的收敛性。给出了亲和力传播算法收敛时决策矩阵的性质，得到了没有阻尼因子的亲和力传播振荡的判据。基于这样的结果，我们指出阻尼因子对于减轻亲和力传播的振荡可能很重要，但是没有必要向相似度矩阵添加少量噪声。

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