Низкая масштабируемость

Алгоритм не предназначен для обработки больших данных. Эффективен только на малых выборках (обычно до 10 000 - 20 000 объектов). **Причина (Проклятие размерности выборки):** Вычислительная сложность составляет квадратичную $O(n^2)$ или кубическую $O(n^3)$ зависимость. Это связано с необходимостью вычисления и хранения в памяти **полной матрицы попарных расстояний** (affinity matrix) размера $N \times N$. * *Пример:* Для 100 000 объектов матрица расстояний (float64) займет около 75 ГБ оперативной памяти, что делает работу алгоритмов типа *Affinity Propagation* или *Hierarchical (Ward)* невозможной на стандартном оборудовании без предварительного сжатия данных.