Affinity propagation

論文を漁ってたら1月のScienceに，“Clustering by Passing Messages Between Data Points”なる怪しげな(良い意味で)クラスタリング法の話を見つけた．アルゴリズム名は“Affinity propagation”．Back propagationを彷彿とさせるネーミング．

まだよく理解していないが，k-means法とかがやっている最も基本的なクラスタリング問題を解くアルゴリズムらしく，要素間の類似性をデータ通信に見立て，そのアナロジーで解く方法っぽい．アルゴリズムはシンプル，でもかなり性能は良い感じ，k-means法より断然良いし！つか，クラスタ数が自動的に決まる感じ？！kパラメータは無しかよ！顔画像やマイクロアレイデータのクラスタリングで検証もあり．計算量もそれほどいらないようだし，これはかなり流行るのではないのか？！

bio-inspiredではないが，インスパイア系でシンプルかつ高性能なアルゴリズムの出現に何だか感動だー

著者のホームページ(Affinity Propagation | Frey Lab - Probabilistic and Statistical Inference Group)に論文やら実装やらが置いてある．もともとは2005年のNIPSで発表されていた模様．さすがNIPS．
“Mixture Modeling by Affinity Propagation”
http://books.nips.cc/papers/files/nips18/NIPS2005_0799.pdf