This HTML5 document contains 59 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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Namespace Prefixes

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Statements

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dbr:Affinity_propagation
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Propagación de afinidad Propagation d'affinité Affinity propagation
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En estadística y minería de datos, propagación de afinidad (AP) es un algoritmo de clusterización basado en el concepto de "mensajeo" entre puntos de datos.​A diferencia de algoritmos de clusterización como k-medias o k-medoides, propagación de afinidad no requiere que el número de grupos estén determinados o estimados antes de correr el algoritmo. Al igual que k-medoides, propagación de afinidad encuentra "ejemplares," miembros del conjunto de entrada que son representantes de los grupos.​ En programmation informatique, la propagation d'affinité est un algorithme récent de partitionnement de données, ou clustering, qui permet de trouver les éléments d'un ensemble qui sont les plus représentatifs - un critère de ressemblance étant donné - de l'ensemble. In statistics and data mining, affinity propagation (AP) is a clustering algorithm based on the concept of "message passing" between data points.Unlike clustering algorithms such as k-means or k-medoids, affinity propagation does not require the number of clusters to be determined or estimated before running the algorithm. Similar to k-medoids, affinity propagation finds "exemplars," members of the input set that are representative of clusters.
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En programmation informatique, la propagation d'affinité est un algorithme récent de partitionnement de données, ou clustering, qui permet de trouver les éléments d'un ensemble qui sont les plus représentatifs - un critère de ressemblance étant donné - de l'ensemble. En estadística y minería de datos, propagación de afinidad (AP) es un algoritmo de clusterización basado en el concepto de "mensajeo" entre puntos de datos.​A diferencia de algoritmos de clusterización como k-medias o k-medoides, propagación de afinidad no requiere que el número de grupos estén determinados o estimados antes de correr el algoritmo. Al igual que k-medoides, propagación de afinidad encuentra "ejemplares," miembros del conjunto de entrada que son representantes de los grupos.​ In statistics and data mining, affinity propagation (AP) is a clustering algorithm based on the concept of "message passing" between data points.Unlike clustering algorithms such as k-means or k-medoids, affinity propagation does not require the number of clusters to be determined or estimated before running the algorithm. Similar to k-medoids, affinity propagation finds "exemplars," members of the input set that are representative of clusters.
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