Louvain社区发现算法
Louvain算法主要针对文献[1]的一种实现，它是一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显，本文用的画图工具是Gephi，从画图的效果来说，提升是很明显的。 文本没有权威，仅是个人工 ...
原文：Louvain 算法原理
Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法，算法的优化目标为最大化整个数据的模块度，模块度的计算如下： 其中m为图中边的总数量，k i表示所有指向节点i的连边权重之和，k j同理。A i,j 表示节点i，j之间的连边权重。有一点要搞清楚，模块度的概念不是Louvain算法发明的，而Louvain算法只是一种优化关系图模块度目标的一种实现而已。 Louvain算法的两步迭代设计：最开始，每个 ...
2019-03-02 16:12 0 2307 推荐指数：
相关推荐
模块度与Louvain社区发现算法
转自：感谢分享！https://zhuanlan.zhihu.com/p/29380602 详细解释见： www.cnblogs.com/fengfenggirl Louvain算法其实是基于层次聚类的，图聚类。层次聚类依据是类间距更大，Louvain算法图聚类依据是模块度（公式在下方 ...
模块度与Louvain社区发现算法
Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 模块度（Modularity ） 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只 ...
并行计算：并行Louvain社区检测算法
因为在我最近的科研中需要用到分布式的社区检测（也称为图聚类（graph clustering））算法，专门去查找了相关文献对其进行了学习。下面我们就以这篇论文IPDPS2018的文章[1]为例介绍并行社区检测算法。 关于基本的单机/串行社区检测算法，大家可以参考我的另一篇博客《图数据挖掘：社区 ...
Louvain 论文笔记
Louvain Introduce Louvain算法是社区发现领域中经典的基于模块度最优化的方法，且是目前市场上最常用的社区发现算法。社区发现旨在发现图结构中存在的类簇（而非传统的向量空间）。 Algorithm Theory 模块度（modularity） 要想理解 ...
COMMUNITY DETECTION_python-louvain
Python-louvain Package pip install python-louvain #Drawing partition Method 1: Method 2: Supplementary knowledge: 1. ...
BIRCH聚类算法原理
在K-Means聚类算法原理中，我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理。这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH。BIRCH算法比较适合于数据量大，类别数K也比较多的情况。它运行速度很快，只需要单遍扫描数据集就能进行聚类，当然需要用到一些技巧，下面 ...
TCP协议、算法和原理
TCP是一个巨复杂的协议，因为他要解决很多问题，而这些问题又带出了很多子问题和阴暗面。所以学习TCP本身是个比较痛苦的过程，但对于学习的过程却能让人有很多收获。 ...