Clustering prin Propagare de Afinitate

Propagarea afinității, introdusă de Brendan Frey și Delbert Dueck în 2007, este un algoritm de clustering care identifică puncte reprezentative („exemlare”) în cadrul datelor prin schimb de mesaje între fiecare pereche de puncte până când apare un set consistent de clustere. Spre deosebire de k-means, nu necesită specificarea prealabilă a numărului de clustere — acest număr rezultă din date și un parametru de „preferință” — și funcționează direct pe baza similarităților perechi, care nu trebuie să fie o metrică.