纽曼图的模块化聚类

Posted 2023-03-12

【中文标题】纽曼图的模块化聚类

【英文标题】：Newman's modularity clustering for graphs

【发布时间】：2011-04-01 05:16:17

【问题描述】：

我有兴趣在大图上运行 Newman 的 modularity 聚类算法。如果您能指出一个实现它的库（或 R 包等），我将不胜感激。

最好的 ～拉拉

【问题讨论】：

您也可以在 stats.stackexchange.com 上尝试。

@mbq：很酷，非常感谢。我会试试的。 :)

有兴趣回答的朋友：stats.stackexchange.com/questions/1915/…

【参考方案1】：

我不太确定开源数据可视化工具Gephi 是否使用此算法运行。据我所知，它与论文中的算法一起运行：大型网络中社区的快速展开

这也是一种基于模块化的方法。

【参考方案2】：

使用 R 的 igraph 包： http://igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html 这实现了一种使用 newman-girvan 模块化最大化方法的快速社区发现算法。

您的代码将如下所示：

library(igraph)
# read graph from csv file
G<-read.graph("edgelist.txt", format="ncol")
fgreedy<-fastgreedy.community(G,merges=TRUE, modularity=TRUE)
memberships <-community.to.membership(G, fgreedy$merges, steps=which.max(fgreedy$modularity)-1)
print(paste('Number of detected communities=',length(memberships$csize)))
# Community sizes:
print(memberships$csize)
# modularity:
max(fgreedy$modularity)

【参考方案3】：

a method in the excellent networkx package 返回一个 Newman-Watts-Strogatz 小世界图。

【讨论】：

问题是对图进行聚类，而不是生成它 - 这就是该函数的作用