Affinity Propagation klaszterezés

Az Affinity Propagation, amelyet Brendan Frey és Delbert Dueck vezetett be 2007-ben, egy klaszterezési algoritmus, amely reprezentatív „példányokat” (exemplárokat) azonosít az adatok között azáltal, hogy üzeneteket cserél minden pontpár között, amíg egy konzisztens klaszterhalmaz nem alakul ki. A k-means-szel ellentétben nem igényli a klaszterek számának előzetes megadását – ez a szám az adatokból és egy „preferencia” paraméterből adódik –, és közvetlenül a páronkénti hasonlóságokból dolgozik, amelyeknek nem kell metrikusnak lenniük.