Affinity Propagation: представители через сообщения

<h2>Идея представителей</h2> <p>Affinity Propagation ищет не центроид как среднюю точку, а реальные объекты-представители, которые называются exemplars. Каждый кластер описывается одним таким представителем.</p> <h2>Как происходит выбор</h2> <p>Метод работает через обмен сообщениями между точками. Одни сообщения оценивают, насколько точка подходит быть представителем для другой, другие — насколько разумно выбрать конкретную точку представителем с учетом конкуренции.</p> <h2>Чем это отличается от K-Means</h2> <p>K-Means требует заранее задать \(K\), а Affinity Propagation может сам выбрать число представителей через параметр предпочтения. При этом представитель является реальным объектом из выборки, а не усредненным центроидом.</p> <h2>Когда это полезно</h2> <p>Метод удобен, когда важно получить типичные реальные примеры кластеров: документы, товары, изображения, профили пользователей. Но он может быть дорогим по памяти, потому что работает с матрицей похожести между объектами.</p>