論文の概要: Relations Between Adjacency and Modularity Graph Partitioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1505.03481v3
- Date: Wed, 27 Sep 2023 21:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-02 19:56:38.174218
- Title: Relations Between Adjacency and Modularity Graph Partitioning
- Title(参考訳): 隣接性とモジュラリティグラフ分割の関係
- Authors: Hansi Jiang and Carl Meyer
- Abstract要約: 本稿では,非正規化モジュラリティ行列の先頭固有ベクトルと隣接行列の固有ベクトルとの正確な線形関係について述べる。
また、正規化隣接クラスタリングと正規化モジュラリティクラスタリングの等価性の完全な証明もある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3916094706589679
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper develops the exact linear relationship between the leading
eigenvector of the unnormalized modularity matrix and the eigenvectors of the
adjacency matrix. We propose a method for approximating the leading eigenvector
of the modularity matrix, and we derive the error of the approximation. There
is also a complete proof of the equivalence between normalized adjacency
clustering and normalized modularity clustering. Numerical experiments show
that normalized adjacency clustering can be as twice efficient as normalized
modularity clustering.
- Abstract(参考訳): 本稿では,非正規化モジュラリティ行列の先頭固有ベクトルと隣接行列の固有ベクトルとの正確な線形関係について述べる。
本稿では,モジュラリティ行列の先頭固有ベクトルを近似する方法を提案し,近似の誤差を導出する。
また、正規化隣接クラスタリングと正規化モジュラリティクラスタリングの等価性の完全な証明もある。
数値実験により、正規化隣接クラスタリングは正規化モジュラリティクラスタリングの2倍効率的であることが示されている。
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