我可以使用k-means來聚類非完整圖嗎？

我想通過使用k-means聚類算法聚類連接無向圖（不是一個完整的圖）。我只看到k-means用於完整的圖表，但我不確定是否有另一種方式可以將它應用於非完整圖形中。我可以使用k-means來聚類非完整圖嗎？

那麼，有沒有人知道這件事？而且，如果k-means不能應用於連通的無向圖，那麼哪種算法對聚類這種圖是有好處的？

在此先感謝！

來源

2017-07-25 arizamoona

K表示連續座標數據。在圖形矩陣上使用它是相當可疑的，儘管它會產生一些不完全是無稽之談的結果。但它有一個權重問題。 –

K-means可用於非完整圖。您需要的唯一東西是將邊的權重（兩個節點之間的距離）設置得非常高（遠高於所連接的其他權重）。

要羣集的網絡，我建議使用MCL - 爲圖做集羣（https://micans.org/mcl/）簇算法。

希望這會有所幫助！

來源

2017-07-26 08:04:17 chenxingwei

非常感謝您的回覆，並且對於遲到的回覆感到抱歉。但我不明白你的意思是通過設置邊緣的權重（兩個節點之間的距離）非常高（遠高於其他連接的權重）。你能解釋一下我比這更清楚嗎？ – arizamoona

例如，您有一個包含4個節點（A，B，C，D）的網絡。A連接到B（AB），A連接到C（AC），C連接到D（CD）。那麼你是否應該有這三個邊緣的重量。如果沒有權重，則可以將這三個邊的權重設置爲1.然後，可以設置其他邊（如AD，BC等），並將這些邊的權重設置爲非常大，比如1，如1000. – chenxingwei

謝謝。你真好。我認爲這個想法適用於k-means，以防止在集羣中存在沒有連接節點的結果，這是我想要的，但是我不能實現這個想法，因爲它不靈活。 – arizamoona

我可以使用k-means來聚類非完整圖嗎？

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