Affinity Propagation Clustering

Affinity Propagation, eingeführt von Brendan Frey und Delbert Dueck im Jahr 2007, ist ein Clustering-Algorithmus, der repräsentative „Exemplare“ unter den Daten identifiziert, indem er Nachrichten zwischen jedem Punktpaar austauscht, bis eine konsistente Menge von Clustern entsteht. Im Gegensatz zu k-means muss die Anzahl der Cluster nicht im Voraus festgelegt werden – diese Anzahl ergibt sich aus den Daten und einem „Präferenz“-Parameter – und der Algorithmus arbeitet direkt mit paarweisen Ähnlichkeiten, die keine Metrik sein müssen.