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接続されたグラフをクラスター化する最良の方法は何ですか?

例1:

[[ 1 1 1 1 0 0]
 [ 1 1 1 1 0 0]
 [ 1 1 1 1 0 0]
 [ 1 1 1 1 0 0]
 [ 0 0 0 0 1 1]
 [ 0 0 0 0 1 1]]

結果 ：

==> [[0,1,2,3],[4,5]]

ex2

[[ 0 1 0 1 0 0]
 [ 1 1 0 1 0 0]
 [ 0 1 0 1 0 0]
 [ 1 0 0 0 0 0]
 [ 0 0 1 0 1 1]
 [ 0 0 0 0 1 1]]

結果 ：

==> [[0,1,3],[2,4,5]]

ex3

[[ 0 1 0 0 0 0]
 [ 1 1 0 0 0 0]
 [ 0 0 1 1 0 0]
 [ 0 0 0 1 0 0]
 [ 0 0 0 0 1 1]
 [ 0 0 0 0 1 1]]

結果 ：

==> [[0,1],[2,3],[4,5]]

ありがとう

4

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2

たとえば、いくつかの例ではex2、有向グラフ、または のような有向グラフを指定しましたA != A.T。この場合、強連結成分を考慮することにより、より合理的な定義を見つけることができます。この場合、分割は[0,1,3],[4,5],[2]. networkxこれらを見つけるのに役立ちます：

import numpy as np
import networkx as nx

A = np.array([[0,1,0,1,0,0],
              [1,1,0,1,0,0],
              [0,1,0,1,0,0],
              [1,0,0,0,0,0],
              [0,0,1,0,1,1],
              [0,0,0,0,1,1]])

G = nx.from_numpy_matrix(A, create_using=nx.DiGraph()) 
for subg in nx.strongly_connected_component_subgraphs(G):
    print subg.nodes()
于 2013-03-13T14:08:06.053 に答える