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首先来总结一下louvain的缺点:
1、社区划分的精度有局限性
2、分组内细胞分布密度的大小会影响亚群的鉴定
3、被鉴定为同一个分群的细胞群内,存在两个没有连线的小分群
Leiden算法主要针对上述的第3个缺点,对louvain算法进行优化。Leiden算法的命名来源于荷兰莱顿大学(Leiden University)。该算法由莱顿大学的三位研究员开发,结果于2020年3月份发表在Scientific Reports上。
Leiden和louvain算法的调整策略不同(leiden优化的要点一
1、Louvain:让每个同学去另外两个队伍,每次换队伍都让体育老师评价一下;
2、Leiden:只让每个同学去有连线的其他队伍,节省时间。
这个介绍也比较详细
https://towardsdatascience.com/louvain-algorithm-93fde589f58c
leidien算法介绍的一些blog:
1、https://medium.com/@ciortanmadalina/clustering-data-with-graph-oriented-techniques-9946876f3f9b
2、https://towardsdatascience.com/community-detection-algorithms-9bd8951e7dae
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