基于代表点的聚类算法可以说是聚类算法中"最经典的,最流行的,也是最前沿的"。
"最经典"是因为K均值是最早出现的聚类算法之一;
"最流行"是因为K均值和K中心自提出来,不仅在学术界得到了深入的研究,还在工业界得到了广泛的应用;"
最前沿"是因为自2000年来,在Science上先后发表了两种聚类算法,无论是Frey和Duceck于2007年提出的AP(Affinity�Propagation)聚类算法,还是Rodriguez和Laio于2014年提出的基于密度峰值的聚类算法,都属于基于代表点的聚类算法。
AP聚类也被称为仿射传播聚类,邻近传播算法或者亲和传播聚类. 作为一种基于代表点的聚类算法,标准AP只能处理球形簇.