-
層次聚類方法
鎖定
在社會學領域,一般通過給定網絡的
拓撲結構定義網絡節點間的相似性或距離,然後採用單連接層次聚類或全連接層次聚類將網絡節點組成一個
樹狀圖層次結構。其中,樹的葉節點表示網絡節點,非葉節點一般由相似或距離接近的子節點合併而得到。
- 中文名
-
層次聚類方法
- 外文名
-
Hierarchical Clustering
- 性 質
-
聚類方法
- 屬 性
-
層次
- 原理的不同
-
可以分為凝聚和分裂兩種方法
層次聚類方法的基本思想是:通過某種相似性測度計算節點之間的相似性,並按相似度由高到低排序,逐步重新連接個節點。該方法的優點是可隨時停止劃分,主要步驟如下:
(1)移除網絡中的所有邊,得到有n個孤立節點的初始狀態;
(2)計算網絡中每對節點的相似度;
(3)根據相似度從強到弱連接相應節點對,形成
樹狀圖;
(4)根據實際需求橫切樹狀圖,獲得
社區結構。
[1]
- 參考資料
-
-
1.
王飛躍 李曉晨 毛吉文.社會計算的基本方法和應用:浙江大學出版社,2013:57