基于仿射传播算法的城市航空便利性分析

摘要

通过识别一组代表点来聚类数据对于探测数据模式是非常重要的,随机抽取数据点集合后反复修正可以找到这些代表点。传统的聚类算法存在聚类速度慢、效果差的问题,Frey与Dueck在Science发表的仿射传播（Affinity propagation,简称AP）算法对数据聚类的误差要小于其它方法,并且所用时间较短。本文将分析和对比K-means、AP算法两种聚类算法,并利用AP算法分析航空公司运营的国内城市航空便利性问题,城市的相似值用国内43个城市营运机场之间航班预估时间负值标记。