基于谱聚类算法检测块环和非块环图中的聚类

May, 2018

基于谱聚类算法检测块环和非块环图中的聚类

Spectral clustering algorithms for the detection of clusters in block-cyclic and block-acyclic graphs

H. Van Lierde, T. W. S. Chow, J.-C. Delvenne

TL;DR本文提出了两种基于特征值计算的分析有向图中节点间循环模式与非循环模式连接的光谱聚类算法，相比于当前的方法在实验中表现更好，并成功应用于食物链的分类和互联网服务提供商之间协议的层级结构的高亮显示

Abstract

We propose two spectral algorithms for partitioning nodes in directed graphs respectively with a cyclic and an acyclic pattern of connection between groups of nodes. Our methods are based on the computation of ex

spectral algorithms directed graphs clustering eigenvalues trophic network

发现论文，激发创造

用于有向图聚类的厄米矩阵：洞察与应用

本文提出基于复值矩阵表示有向图的谱聚类算法，以克服现有有向图谱聚类算法的局限性，并应用于美国内部迁移数据集，揭示了人们从农村向城市化程度更高的地区迁移的规律。

Aug, 2019

谱救赎：稀疏网络的聚类

基于非回溯行走的新型谱算法优于传统谱聚类算法，特别是对于稀疏网络，因维护大量特征值与社区相关，因此在社区探测方面更为优异。

Jun, 2013

图上的转移算子：谱聚类与更多

本文介绍了对图进行簇聚算法及其使用 Koopman 算子和 Perron-Frobenius 算子的谱性质，以及如何使用它们的广义传递算子来提出新的有向图聚类算法。

May, 2023

大规模有向网络的随机谱共聚类

本研究提出了两种基于随机投影和随机采样的随机谱共聚类算法，以加速大规模定向网络的共聚类，并在两种生成模型下理论分析其近似误差率和误叛集错误率。我们的数值实验表明了算法的效率，并发布了一个 R 包以便更好的可用性和可复现性。

Apr, 2020

光谱聚类和高维随机块模型

本文提出了用于网络中的聚类分析的一种新方法，利用谱聚类在随机块模型中发现社区和研究潜在空间模型下的特征向量。

Jul, 2010

有向有符号图的谱分析

本文研究了有向带符号图的谱分析，给出了基于矩阵扰动理论的谱投影的理论近似值，并提出了一种基于谱聚类的图划分算法 SC-DSG，并在合成和实际数据集上进行了评估，提出的算法在理论分析和实证分析都取得了很好的效果。

Dec, 2016

有向图的高阶谱聚类

本文研究了基于有向图的聚类，提出了基于 Hermitian 矩阵的近线性时间算法，并在合理假设下进一步证明该算法可以在亚线性时间内实现，并在 UN Comtrade 数据集上进行了广泛的实验，证明了算法的重要性。

Nov, 2020

基于度修正随机分块模型的正则化谱聚类

本文介绍了一种新的谱聚类算法，它扩展了之前的算法结果，删除了对最小度数的假设，并通过统计模型来解释网络中出现的星形图案在本质上的性质。

Sep, 2013

改进的谱聚类算法分析

本文探讨了基于谱算法的图分割技术，阐述了相关算法在数据分析中的应用，通过对图的一定假设条件，通过优化谱嵌入图算法的表现提供更好性能保证。

Dec, 2019

通过额外图节点对分类和混合类型数据进行谱聚类

通过将数值和类别信息结合到谱聚类算法中，本文提出一种新的方法来处理混合数据，避免了数据预处理或使用复杂的相似性函数，并展示了相应的聚类目标函数和线性时间复杂度的算法。与其他相关方法相比，实验证明该算法在性能和运行时间上具有竞争力。

Mar, 2024