plot_affinity_propagation.py

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Demo of affinity propagation clustering algorithm
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Reference:
Brendan J. Frey and Delbert Dueck, "Clustering by Passing Messages
Between Data Points", Science Feb. 2007

"""
print __doc__

import numpy as np
from scikits.learn.cluster import AffinityPropagation, affinity_propagation

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# Generate sample data
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np.random.seed(0)

n_points_per_cluster = 100
n_clusters = 4
n_points = n_points_per_cluster*n_clusters
means = np.array([[1,1],[-1,-1],[1,-1],[-2,2]])
std = .5

X = np.empty((0, 2))
for i in range(n_clusters):
    X = np.r_[X, means[i] + std * np.random.randn(n_points_per_cluster, 2)]

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# Compute similarities
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X_norms = np.sum(X*X, axis=1)
S = - X_norms[:,np.newaxis] - X_norms[np.newaxis,:] + 2 * np.dot(X, X.T)
p = 12*np.median(S)

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# Compute Affinity Propagation
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#af = AffinityPropagation()
#af.fit(S, p)
#cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
#labels = af.labels_

#import affinity
cluster_centers_indices,labels=affinity_propagation(S,p)

n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)

print 'Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_

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# Plot result
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import pylab as pl
from itertools import cycle

pl.close('all')
pl.figure(1)
pl.clf()

colors = cycle('bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk')
for k, col in zip(range(n_clusters_), colors):
    class_members = labels == k
    cluster_center = X[cluster_centers_indices[k]]
    pl.plot(X[class_members,0], X[class_members,1], col+'.')
    pl.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
                                    markeredgecolor='k', markersize=14)
    for x in X[class_members]:
        pl.plot([cluster_center[0], x[0]], [cluster_center[1], x[1]], col)

pl.title('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
pl.show()