数据挖掘中的图形聚类方法
在数据挖掘中，根据节点的连接、相似性或其他相关特征对图形中的节点进行分组的做法称为图形聚类。它需要将图形划分为具有凝聚力的簇，并且簇内连接性强于簇间连接性。在许多领域，包括社交网络分析、生物学、网络分析和推荐系统，图形聚类都是必不可少的。
图形聚类有助于我们发现社区、找到重要节点、理解蛋白质关系、增加个性化建议以及发现复杂网络中隐藏的模式和结构。
它通过提供有关相互关联数据中存在的连接和依赖关系的深刻信息，使各种学科的决策和解决问题的能力得到改善。在这篇文章中，我们将研究数据挖掘中的图形聚类方法。
了解图形聚类
为了识别复杂数据中的重要模式和结构，一种称为图形聚类的数据挖掘方法将网络内的节点分组。从社交网络、生物网络和在线图表等链接数据结构中，可以提取有用的有见地的信息。表示节点之间连接或交互的边和表示实体或数据点的节点是图形聚类的基本构建块。
另一方面，集群是连贯的节点组，它们之间的连接比与集群外的节点之间的连接更多。然而，由于节点和连接数量巨大、存在噪声和异常值以及需要选择可接受的聚类标准，图聚类带来了困难和复杂性。
为了获得可靠的聚类结果并提高对复杂数据结构的理解和分析，必须克服这些困难。
流行的图聚类方法
谱聚类
一种用于识别图中聚类的流行技术称为谱聚类。它使用图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量。它使用线性代数中的谱分析方法从图的谱域中提取有用信息。
该方法需要计算图拉普拉斯算子，该算子封装了网络的连通性，然后将拉普拉斯矩阵分解为特征向量。谱聚类可以通过基于特征向量对数据点进行分组，成功地在复杂数据集中找到聚类。
谱聚类已成功用于各种实际应用，例如图片分割、文档聚类、社交网络分析和基因表达分析，在这些应用中，它已显示出识别复杂模式和揭示数据中隐藏结构的能力。
基于模块化的聚类
一种称为基于模块化的聚类的技术试图通过最大化称为模块化的参数来定位网络内的社区或集群。通过比较社区内连接的密度和社区之间的连接密度，模块化可以衡量图表划分为社区的程度。
使用基于模块化的聚类算法可以检测明确定义的集群的存在，该算法迭代地寻找最大化模块化得分的划分。
Louvain 算法通过贪婪优化有效地找到高模块化分区，而 Newman-Girvan 算法使用边缘介数来定位社区，这是两种众所周知的基于模块化的技术。这些算法已成功识别出网络内部的连贯分组，涉及多个领域，包括社交网络分析和社区检测。
基于密度的聚类
一种称为基于密度的聚类的方法根据特征空间中存在的数据点数量来定位聚类。由于它可以准确记录图内的密度波动和节点分布，因此非常适合图数据
DBSCAN(基于密度的噪声应用空间聚类)是一种广受欢迎的基于密度的聚类方法，它将紧密链接的节点聚集在一起，同时隔离密度较低的区域。通过关注边密度而不是点密度，可以修改 DBSCAN 以查找图聚类中高度链接的子图。
标签传播
一种称为"标签传播"的半监督图聚类方法，使用少数初始标记节点的标签来推断网络中其余未标记节点的标签。该方法使用节点与其邻居之间的相似性作为起点，沿网络迭代传播标签。节点在每次迭代中更新其标签时评估其相邻节点的标签，近邻具有更大的权重。
标签传播用于推荐系统，根据相似用户的偏好提供产品建议，并用于社交网络研究，以根据共同兴趣或行为模式发现群体。标签传播利用图的连通性促进节点聚类和重要信息在整个网络中的传播。
结论
在这篇博客文章中，我们研究了图聚类在数据挖掘中的概念和重要性。我们介绍了几种技术，重点介绍了它们独特的方法和应用，例如谱聚类、基于模块性的聚类、基于密度的聚类和标签传播。还强调了评估措施在确定图聚类结果质量方面的重要性。一般来说，图聚类对于揭示复杂数据中隐藏的结构和模式极为重要，从而实现各个领域的洞察和知识发现。这些聚类方法使数据分析师和研究人员能够利用图内的连通性和联系来提取有用的信息并做出有根据的判断。
