Markov clustering algorithm
(MCL)
- марковский алгоритм кластеризации
#
алгоритм кластерного анализа, основанный на моделировании стохастического (марковского) процесса (потока) во взвешенном графе, где каждая вершина представляет точку данных (data point), а веса рёбер определяются с помощью матрицы смежности (adjacency matrix). При схождении алгоритма образуются новые веса рёбер и новые связи компонентов графа, кластеры. Кластеризация массивов данных упрощает их анализ, позволяет, например, находить в Интернете и в социальных сетях группы пользователей с близкими интересами и предпочтениями, что оказывается полезным для различных маркетинговых исследований. Также кластеризация успешно применяется во многих других областях – в биологии, медицине, экономике и т. д.
Связные термины
clustering algorithm
