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affinity propagation是Frey和Dueck在2007年发表在Science上的聚类算法。原始文献见[http://www.psi.toronto.edu/affinitypropagation/FreyDueckScience07.pdf 这里]，[http://www.psi.toronto.edu/affinitypropagation/faq.html 这里]有关于AP算法的问答，包括适用的数据量大小和计算速度等细节。和k-means等它聚类算法一样，它的input是一个N * N 的similarity matrix。在这个相似性矩阵上，算法通过在数据点之间传递信息（responsibility和availability，前者决定点i有多大意愿选择k作为自己的代表examplar，后者决定k有多大意愿决定呗i选择做代表），不断修改聚类中心的数量和位置，直到整个数据的net similarity（聚类中心k自己对自己的similarity+所有节点i!=k到k的similarity）达到最大。

affinity propagation是Frey和Dueck在2007年发表在Science上的聚类算法。从更广义的角度说，它属于message-passing algorithms的一种。原始文献见[http://www.psi.toronto.edu/affinitypropagation/FreyDueckScience07.pdf 这里]，[http://www.psi.toronto.edu/affinitypropagation/faq.html 这里]有关于AP算法的问答，包括适用的数据量大小和计算速度等细节。和k-means等它聚类算法一样，它的input是一个N * N 的similarity matrix。在这个相似性矩阵上，算法通过在数据点之间传递信息（responsibility和availability，前者决定点i有多大意愿选择k作为自己的代表examplar，后者决定k有多大意愿决定呗i选择做代表），不断修改聚类中心的数量和位置，直到整个数据的net similarity（聚类中心k自己对自己的similarity+所有节点i!=k到k的similarity）达到最大。

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