图聚类算法

Question

我可以解释我正在寻找的最佳方式就是使用这张图片：

显然，视觉辅助使我们更容易对这些图进行分组，但我也认为找到密集的子图应该是使用算法的可解决问题。我尝试了MCL算法，因为它很受欢迎，但它不能正常工作，因为它似乎至少不允许有方向边缘。我试图以不同的方式对边缘进行加权，但这也无助于聚类过程。我想在图中找到密集的点，我确实有办法验证给定的簇是否可行，有些情况下，如果有帮助，某些元素就不能在一起。

输出结果为：

群集0：A，B，C

群集1：D，E，F，G

在这种情况下，如果D是可疑元素，使用不同的方法我可以找出属于哪个群集。

Answer 1

这个问题本身就是一个研究领域（也是我博士论文的一部分......） 最好的解决方案通常取决于你的数学定义＆＃34; cluster＆＃34;或者＆＃34;社区＆＃34;。 例如，您可以最小化簇间边缘的数量，称为graph partition problem。

Fortunato写了一篇关于这个主题的好评论文： https://arxiv.org/pdf/0906.0612

除了我们自己的方法，我个人最喜欢的是模拟退火。