 | MCL-algorithmMCL-ALGORITHMは、確率流に基づくグラフのスケーラブルクラスタアルゴリズムです。 |
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MCL-algorithm 説明
MCL-algorithmは、確率流に基づくグラフのスケーラブルクラスタアルゴリズムです。 MCL-algorithmは、確率流に基づくグラフのスケーラブルクラスタアルゴリズムです。アルゴリズムによって採用されているフロープロセスは数学的に音と、プロセスによって残された印刷物として明らかにされています。スレッド化された実装は、時間内に最大100万ノードのグラフを処理し、タンパク質ファミリー分析の分野で広く使用されています。グラフ、行列、およびクラスタリングを処理し分析するための幅広い兄弟ユーティリティが付属しています。MCLアルゴリズムは、行列に対して2つの単純な代数操作を使用してフローをシミュレートします。その製剤はシンプルでエレガントです。グループの組み立て、結合、または分割のための高レベルな手続きの手順はありません。 - クラスタ構造は、存在するクラスタ構造によって本質的に影響されるフロープロセスを介してブートストラップされます。 MCLで使用される最初の操作は拡張です。これは通常の行列乗算と一致しています。拡張モデルは流れの流れの拡散をモデル化し、より均質になります。 2番目はインフレです。インフレーションは流れの収縮をモデル化し、それはより高い電流の領域でより低い電流の領域でより厚くなります。 MCLプロセスは、天然クラスタ内で流れを広げ、異なるクラスタ間で蒸発する。パラメータを変えることによって、さまざまな尺度でのクラスタリングが見つかります。クラスタの数は予め指定できない必要はありませんが、アルゴリズムはさまざまなコンテキストに適応できます。問題「クラスターの数」任意の方法ではなく、むしろ強力な内部ロジックによって対処されません。クラスタ構造は、アルゴリズムによってシミュレートされたフロープロセスにそのマークを残し、フローパラメータはクラスタのインプリントの粒度を制御します。 MCLプロセスの限界（アルゴリズムによってシミュレートされたプロセス）は一般的に極めて疎であり、そしてイテランドは重み付けされた意味でまばらです。これにより、アルゴリズムを劇的に拡張するための手段が与えられ、次の注文Nk ^ 2の最悪の場合の複雑さがあります。ここで、nは入力グラフのノード数です。ここで、ここで、kはノードごとに割り当てられたリソースの数のしきい値です。 MCLプロセスの収束率、ならびにその後のクラスタリングへの後のITERANDの投影は、慣習的なパラメータ調整のためのフックを与える。 MCLプロセスのイテランドは、クラスタの解釈を可能にする構造的性質を有し、それはMCL制限のマッピングをクラスタリングに一般化する。 MCLプロセスに関連付けられている数学は、MCLプロセスとグラフ内のクラスタ構造の間に固有の関係があることを示しています。クラスター分析における多くのヒューリスティックなアプローチを考えると、これは非常に価値があります。このリリースの新機能： ・このリリースにより、mRNAアレイデータの読み書きのサポートが向上します。 ・MCLは、入力グラフを疎化させるオプションを取得し、分析モードが分割され、CLMプログラムのモードとして使用可能になりました。 ・クラスタ解釈ルーチンのMCL-09-182に紹介されているバグが修正されました。 ・MCXプログラムは、複数のマシンと複数のスレッドを介して並列化された両方のノードの偏心度と境界の中心性を計算できるようになりました。 ・プログラム全体全体でマイナーな改善が行われています。
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