Afinsuse leviku klasterdamine

Afinsuse levik (inglise keeles Affinity Propagation), mille tutvustasid Brendan Frey ja Delbert Dueck 2007. aastal, on klasterdamise algoritm, mis tuvastab andmete hulgast representatiivsed „eksemplarid“, vahetades sõnumeid iga punktipaari vahel, kuni tekib ühtne klastrite kogum. Erinevalt k-means algoritmist ei nõua see klastrite arvu eelnevat määramist – see arv tuleneb andmetest ja „eelistuse“ parameetrist – ning see töötab otse paarikaupa sarnasustega, mis ei pea olema meetrilised.