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Affinity Propogation最初是由Brendan Frey 和 Delbert Dueck于2007年在Science上提出的。相比其它的聚类算法，Affinity Propogation算法不需要预先指定聚类个数。其算法的原理可以简单的概括为：每一个数据点都会给其它的多有点发送信息，告知其它所有点每个目标对发送者（sender）的相对吸引力的目标值（target）。随后，鉴于从所有其它sender收到信息的“attractiveness”，每个target所有sender一个回复，以告知与sender相联系的每一个sender的可用性。sender会给target回复相关信息，以告知每一个target对sender修正的相对“attractiveness”（基于从所有target收到的关于可用性的信息）。信息传递的整个过程直到达成一致才会停止。一旦sender与某个target相联系，这个target就会称为该点（sender）的“典型代表（exemplar）”。所有被相同exemplar标记的点都被放置在一个聚类中。