cdlib.algorithms.sbm_dl

cdlib.algorithms.sbm_dl(g_original: object) → NodeClustering

用于推断随机块模型的高效蒙特卡罗和贪婪启发式方法。

通过使用聚合启发式方法最小化其描述长度来拟合非重叠随机块模型（SBM）。

支持的图表类型

无向	有向	加权
是的	否	否

Parameters:

g_original – 网络/igraph对象

Returns:

节点聚类对象

Example:

>>> from cdlib import algorithms
>>> import networkx as nx
>>> G = nx.karate_club_graph()
>>> coms = algorithms.sbm_dl(G)

References:

Tiago P. Peixoto, “用于随机块模型推断的高效蒙特卡罗和贪婪启发式方法”, Phys. Rev. E 89, 012804 (2014), DOI: 10.1103/PhysRevE.89.012804 [sci-hub, @tor], arXiv: 1310.4378.

注意

实现来自graph-tool库，详情请报告至https://graph-tool.skewed.de