В данной работе рассматривается возможность существенного улучшения результатов кластеризации с помощью использования усреднения вычислений совокупности существующих метрик центральности, предложив собственную алгоритмическую схему кластеризации, включающую в себя несколько различных способов усреднения значений. Осуществлено сравнение результатов выполнения «гибридного» алгоритма с рядом наиболее применяемых алгоритмов кластеризации: Infomap, Label Propagation, FastGreedy, Louvain.
Телевной А.Д. (науч. рук. Иванов С.Е.) Методы многофакторной кластеризации данных // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2020]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/3466