1.k-means

最简单的想法就是对节点进行无监督分类，具体来讲就是聚类，根据其向量表示将相似的节点聚类在一起，关于k-means可以参考：机器学习之K_means（附简单手写代码），这里就不再详细解释了，这里直接给出代码：

def k_means(m, K):""":param m: node2vec的训练结果:param K: 类别数:return: 聚类结果"""nodes = list(G.nodes)# 任意选择K个节点作为初始聚类中心centers = []temp = []for i in range(K):t = np.random.randint(0, len(nodes) - 1)if nodes[t] not in centers:temp.append(nodes[t])centers.append(m[nodes[t]])  # 中心为128维向量# 迭代50次res = {}for i in range(K):res[i] = []for time in range(50):# clearfor i in range(K):res[i].clear()# 算出每个点的向量到聚类中心的距离nodes_distance = {}for node in nodes:# node到中心节点的距离node_distance = []for center in centers:node_distance.append(get_dis(m[node], center))nodes_distance[node] = node_distance  # 保存node节点到各个中心的距离# 对每个节点重新划分类别，选择一个最近的节点进行分类，类别为0-5for node in nodes:temp = nodes_distance[node]  # 存放着6个距离cls = temp.index(min(temp))res[cls].append(node)# 更新聚类中心centers.clear()for i in range(K):center = []for j in range(128):t = [m[node][j] for node in res[i]]  # 第i个类别中所有node节点的第j个坐标center.append(np.mean(t))centers.append(center)return res

2.karate_club_graph

空手道俱乐部网络(karate_club_graph())：34个节点，每个节点代表成员，边记录了在俱乐部外互动的成对成员之间的联系。在研究期间，管理员“John A”和教练“Mr. Hi”（化名）之间发生了冲突，导致俱乐部一分为二。一半的成员围绕着Mr. Hi组成了一个新的俱乐部；另一部分的成员找到了新的教练或放弃了空手道。

简单来说，每一个节点都有一个标签（一共两种标签）。我们输出一下：

G = nx.karate_club_graph()
nodes = list(G.nodes.data())
print(nodes)

输出如下：

[(0, {'club': 'Mr. Hi'}), (1, {'club': 'Mr. Hi'}), (2, {'club': 'Mr. Hi'}), (3, {'club': 'Mr. Hi'}), (4, {'club': 'Mr. Hi'}), (5, {'club': 'Mr. Hi'}), (6, {'club': 'Mr. Hi'}), (7, {'club': 'Mr. Hi'}), (8, {'club': 'Mr. Hi'}), (9, {'club': 'Officer'}), (10, {'club': 'Mr. Hi'}), (11, {'club': 'Mr. Hi'}), (12, {'club': 'Mr. Hi'}), (13, {'club': 'Mr. Hi'}), (14, {'club': 'Officer'}), (15, {'club': 'Officer'}), (16, {'club': 'Mr. Hi'}), (17, {'club': 'Mr. Hi'}), (18, {'club': 'Officer'}), (19, {'club': 'Mr. Hi'}), (20, {'club': 'Officer'}), (21, {'club': 'Mr. Hi'}), (22, {'club': 'Officer'}), (23, {'club': 'Officer'}), (24, {'club': 'Officer'}), (25, {'club': 'Officer'}), (26, {'club': 'Officer'}), (27, {'club': 'Officer'}), (28, {'club': 'Officer'}), (29, {'club': 'Officer'}), (30, {'club': 'Officer'}), (31, {'club': 'Officer'}), (32, {'club': 'Officer'}), (33, {'club': 'Officer'})]

可以看到，所有成员被分为两类：Mr. Hi和Officer。

我们画出原始的图（不同的类别用不同的颜色标识）：

color_map = []
ns = list(G.nodes.data())
nodes = list(g.nodes)
for node in nodes:if ns[node][1]['club'] == 'Mr. Hi':color_map.append('#DCBB8A')else:color_map.append('#98BBEF')
nx.draw(G, node_color=color_map, pos=pos, with_labels=True, node_size=1000)
plt.show()

如下所示：

使用node2vec得到所有节点的向量表示后，再进行聚类的效果如下：

可以发现，利用聚类来进行节点分类的效果很差劲（node2vec为下图，上图为原始图）

3.davis_southern_women_graph

戴维斯南方妇女社交网络，node2vec的表现如下：

4.总结

利用聚类直接对节点进行分类效果一般！

附：画图的完整代码：

def plot(g, m):""":param g: 图:param m: 节点的向量表示:return: none"""# 根据原始标签画图pos = nx.spring_layout(G)color_map = []ns = list(G.nodes.data())nodes = list(g.nodes)for node in nodes:if ns[node][1]['club'] == 'Mr. Hi':color_map.append('#DCBB8A')else:color_map.append('#98BBEF')plt.subplot(2, 1, 1)nx.draw(G, node_color=color_map, pos=pos, with_labels=True, node_size=1000)K = 2res = k_means(m, K)colors = ['#DCBB8A', '#98BBEF', 'navy', 'indigo', 'orange', 'blue']color_map.clear()for node in nodes:for i in range(len(res)):if node in res[i]:color_map.append(colors[i])break# drawplt.subplot(2, 1, 2)nx.draw(G, node_color=color_map, pos=pos, with_labels=True, node_size=1000)plt.show()

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利用node2vec和k-means对图数据进行节点聚类分析

目录

1.k-means

2.karate_club_graph

3.davis_southern_women_graph

4.总结

利用node2vec和k-means对图数据进行节点聚类分析相关推荐

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