馬爾科夫聚類算法

背景：   聚類算法分爲兩類：向量聚類和圖聚類，而馬爾科夫就是屬於圖聚類算法。 Random Walks: 一個圖中，如果有好幾個聚類，聚類中的線比較密集，而聚類之間的線比較少，那麼從一個點開始隨機行走，那麼我們更可能待在同一個聚類中，所以這就是馬爾科夫聚類算法的中心思想：通過Random Walks，我們可以發現流在哪裏匯聚，這樣我們就可以發現聚類了。Random Walks 是通過「Marko

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