Ich interessiere mich für Newman's modularity Clustering-Algorithmus auf einem großen Graphen. Wenn Sie mich auf eine Bibliothek (oder ein R-Paket usw.) verweisen können, die es implementiert, wäre ich sehr dankbar.Newmans Modularitätscluster für Graphen
beste ~ lara
ist es a method in the excellent networkx package, die eine Newman-Watt-Strogatz kleine Welt Graph zurück.
die Frage war, ein Diagramm zu gruppieren, nicht zu erzeuge es - was diese Funktion tut – lynxoid
die IGRAPH Paket für R Verwendung: http://igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html dies implementiert einen schnellen Algorithmus für Community Finden der newman-girvan Modularität Maximierung Methode.
Ihr Code wie folgt aussehen:
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)
Ich bin mir nicht ganz sicher, ob die Open-Source-Datenvisualisierungstool, Gephi, mit diesem Algorithmus ausgeführt wird. Wie ich weiß, läuft es mit dem Algo in Papier: Schnelle Entfaltung von Communities in großen Netzwerken
Es ist auch eine Modularität basierte Methoden.
Sie können auch auf stats.stackexchange.com versuchen. – mbq
@mbq: cool, vielen dank. Ich werde das versuchen. :) – laramichaels
Scheint es hat funktioniert ;-) – mbq