Markov Cluster Algorithm (MCL) - kwakita’s diary
Stein van Dongenの博士論文("Graph clustering by flow simulation")をぱらぱらと読んでいます。この論文のテーマは有向グラフをクラスタリングすることです。"Markov Clustering"の名称の由来は、グラフからクラスターを発見するのに、グラフ上のランダムウォークを利用したときに、グラフ上の遷移をMarkov過程としてモデルできるからです。グラフ上のランダムウォークとは、適当にノードを選択し、そこからエッジを無作為に選んで隣接するノードに向う移動を繰り返すことです。ランダムウォークを無限に繰り返したときに各ノードを訪問する遷移確率を利用してグラフからクラスターを発見するようです。 MCLの計算量はO(Nk2)です。ここでNはノード数、kはノードの平均次数。たぶん、O(Nk)の項は行列積を一回計算するのに必要な計算量で残ったO(k)は?
アルゴリズム設計 講義資料 2005
Algorithm Design Course Materials 2013 Oct 7: Introduction and Computational Complexity Oct 15: Search Trees Oct 21: Combinatorial Optimization Oct 28: Heuristic Search Nov 5: Text Search Nov 11: Data Compression Nov 18: Memory Management Nov 25: Graph Algorithms 1/2 Dec 2: Graph Algorithms 2/2 Dec 9: Computational Geometry Dec 16: Concurrency Control Jan 15: Canceled Jan 20: Clustering Course Pro
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MCL - a cluster algorithm for graphs
