Кластеризация графов и поиск сообществ. Часть 2: k-medoids и модификации

[unable to retrieve full-text content]

Привет, Хабр! В этой части мы опишем вам алгоритм, с помощью которого были получены цвета на графах из первой части. В основе алгоритма лежит k-medoids — довольно простой и прозрачный метод. Он представляет собой вариант популярного k-means, про который наверняка большинство из вас уже имеет представление.

В отличие от k-means, в k-medoids в качестве центроидов может выступать не любая точка, а только какие-то из имеющихся наблюдений. Так как в графе между вершинами расстояние определить можно, k-medoids годится для кластеризации графа. Главная проблема этого метода — необходимость явного задания числа кластеров, то есть это не выделение сообществ (сommunity detection), а оптимальное разбиение на заданное количество частей (graph partitioning).

С этим можно бороться двумя путями:
Читать дальше →