ग्राफ़

Question

के लिए न्यूमैन की मॉड्यूलरिटी क्लस्टरिंग मुझे एक बड़े ग्राफ पर न्यूमैन के modularity क्लस्टरिंग एल्गोरिदम चलाने में रूचि है। यदि आप मुझे लाइब्रेरी (या आर पैकेज, आदि) पर इंगित कर सकते हैं जो इसे लागू करता है तो मैं सबसे आभारी हूं।

सबसे अच्छा ~ लारा

Answer 1

है a method in the excellent networkx package कि एक न्यूमैन-वाट-Strogatz छोटी सी दुनिया ग्राफ देता है।

Answer 2

आर के लिए igraph पैकेज का उपयोग करें: http://igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html इस न्यूमैन-Girvan प्रतिरूपकता अधिकतम पद्धति का उपयोग करके समुदाय खोज के लिए एक तेजी से एल्गोरिथ्म लागू करता है।

अपने कोड इस तरह दिखेगा:

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) 

Answer 3

मैं काफी यकीन है कि खुले स्रोत डेटा दृश्य उपकरण, Gephi, इस एल्गोरिथ्म के साथ चल रहा है कि क्या नहीं कर रहा हूँ। जैसा कि मुझे पता है, यह पेपर में अलगो के साथ चलता है: बड़े नेटवर्क में समुदायों का तेजी से खुलासा

यह एक मॉड्यूलरिटी आधारित विधियां भी है।