Note de ce sujet :
  • Moyenne : 0 (0 vote(s))
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

Graph-Based Clustering
#1

Bonjour,

Je propose une discussion / listing autour des différents algorithmes de clustering basé sur les graphes. J'invite toute personne a compléter / corriger le contenue de ce poste.

Le plus connu dans notre domaine est sans doute Phenograph (et son implémentation en R: Rphenograph) mais depuis peu il existe des variantes se basant sur les mêmes 3 étapes de cet algorithme pour optimiser le temps de calcul et la qualité des résultats.

Les trois étapes de ces algorithmes sont les mêmes dans le principe  :
  • Recherche des proches voisins par une métrique de distance
  • Regroupement des nœuds du graphe en "communauté" (en cluster donc au final)
A l'heure actuelle j'ai noté 5 variantes de cette approche dont deux sans publications mais avec des liens github.
  1. Phenograph  (utilisé dans cytofkit : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26095251/ )
  2. PARC (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/765628v1)
  3. FastPG (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/...749v1.full)
  4. Rphenoannoy (https://github.com/stuchly/Rphenoannoy)
  5. i-cyto/RPhenograph (https://github.com/i-cyto/Rphenograph)

PS : j'éditerai ce poste pour ajouter des informations sur chaques algorithmes
Répondre


Atteindre :


Utilisateur(s) parcourant ce sujet : 1 visiteur(s)