Orange3实战教程：无监督--- Louvain 聚类

Louvain 聚类

使用 Louvain 聚类算法对项目进行分组。

输入

• 数据：输入数据集

输出

• 数据：带有聚类标签（作为元属性）的数据集
• 图（需安装 Network 插件）：加权的 k 近邻图

该部件首先将输入数据转换为 k 近邻图。为保留距离的概念，使用共享邻居数量的杰卡德指数（Jaccard index）对边进行加权。最后，通过模块化优化社区检测算法对图进行处理，以获取高度互连节点的聚类。输出结果为一个新数据集，其中聚类标签作为元属性。

1. 聚类数量信息：显示发现的聚类数量。
2. 预处理：
   ● 数据归一化：将数据中心化至均值，并缩放到标准差为 1。
   ● 应用 PCA 预处理：通常对原始数据执行 PCA 处理以去除噪声（参见 PCA 部件）。
   ● PCA 主成分数量：使用的主成分数量。
3. 图参数：
   ● 距离度量