網路社團劃分演算法及其應用

⑴ 聚類演算法有哪些分類

聚類演算法的分類有：

1、劃分法

劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K小於N。而且這K個分組滿足下列條件：

（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；

（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類演算法中可以放寬）；

2、層次法

層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。

例如，在「自底向上」方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合並成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。

3、密度演算法

基於密度的方法(density-based methods)，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類法

圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數據之間都會有一個度量表達，這就確保了數據的局部特性比較易於處理。圖論聚類法是以樣本數據的局域連接特徵作為聚類的主要信息源，因而其主要優點是易於處理局部數據的特性。

5、網格演算法

基於網格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。這么處理的一個突出的優點就是處理速度很快，通常這是與目標資料庫中記錄的個數無關的，它只與把數據空間分為多少個單元有關。

代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；

6、模型演算法

基於模型的方法(model-based methods)，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。這樣一個模型可能是數據點在空間中的密度分布函數或者其它。它的一個潛在的假定就是：目標數據集是由一系列的概率分布所決定的。

通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

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聚類演算法的要求：

1、可伸縮性

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

我們需要具有高度可伸縮性的聚類演算法。

2、不同屬性

許多演算法被設計用來聚類數值類型的數據。但是，應用可能要求聚類其他類型的數據，如二元類型(binary)，分類/標稱類型（categorical/nominal），序數型（ordinal）數據，或者這些數據類型的混合。

3、任意形狀

許多聚類演算法基於歐幾里得或者曼哈頓距離度量來決定聚類。基於這樣的距離度量的演算法趨向於發現具有相近尺度和密度的球狀簇。但是，一個簇可能是任意形狀的。提出能發現任意形狀簇的演算法是很重要的。

4、領域最小化

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。

5、處理「雜訊」

絕大多數現實中的資料庫都包含了孤立點，缺失，或者錯誤的數據。一些聚類演算法對於這樣的數據敏感，可能導致低質量的聚類結果。

6、記錄順序

一些聚類演算法對於輸入數據的順序是敏感的。例如，同一個數據集合，當以不同的順序交給同一個演算法時，可能生成差別很大的聚類結果。開發對數據輸入順序不敏感的演算法具有重要的意義。

⑵ 闡述基於模塊度的社群劃分演算法有哪些

模塊度值的大小主要取決於網路中結點的社區分配C，即網路的社區劃分情況，可以用來定量的衡量網路社區劃分質量，其值越接近1，表示網路劃分出的社區結構的強度越強，也就是劃分質量越好。
因此可以通過最大化模塊度Q來獲得最優的網路社區劃分。

⑶ 分類和聚類的區別及各自的常見演算法

1、分類和聚類的區別：
Classification (分類)，對於一個classifier，通常需要你告訴它「這個東西被分為某某類」這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行「學習」，從而具備對未知數據進行分類的能力，這種提供訓練數據的過程通常叫做supervised learning (監督學習)，
Clustering (聚類)，簡單地說就是把相似的東西分到一組，聚類的時候，我們並不關心某一類是什麼，我們需要實現的目標只是把相似的東西聚到一起。因此，一個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了，因此 clustering 通常並不需要使用訓練數據進行學習，這在Machine Learning中被稱作unsupervised learning (無監督學習).
2、常見的分類與聚類演算法
所謂分類，簡單來說，就是根據文本的特徵或屬性，劃分到已有的類別中。如在自然語言處理NLP中，我們經常提到的文本分類便就是一個分類問題，一般的模式分類方法都可用於文本分類研究。常用的分類演算法包括：決策樹分類法，樸素貝葉斯分類演算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器，神經網路法，k-最近鄰法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分類法等等。
分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，並且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量數據的時候，如果通過預處理使得數據滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。
而K均值(K-mensclustering)聚類則是最典型的聚類演算法(當然，除此之外，還有很多諸如屬於劃分法K中心點（K-MEDOIDS）演算法、CLARANS演算法；屬於層次法的BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等；基於密度的方法：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等；基於網格的方法：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；基於模型的方法)。