求专业高手帮忙翻译下这文章,
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发布时间：2022-04-23 11:55
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热心网友
时间：2023-10-12 16:15
另一个突出的经典技术检测图的凝聚力群体层次聚类算法如联动的聚类方法在系统生物学[ 46，61 ]。一开始，在n加权网络各节点的完整的一套，用邻接矩阵的元素表示（链接）则显示如何密切的i和j是彼此相关的节点。为我们演讲的目的，我们将只考虑无向网络，这意味着，一个是对称的（少数的算法也能处理向网络[ 39，53，72
]）。联动聚类是一种方法的一个例子，它从单个节点开始，最终将整个图。节点是连体依次成更大的集群，从最大的AIJ对（即，最强烈的连接对）。在每个步骤中，一个重新计算新的集群和每个老集群和再加入两个最相似的集群之间的相似性，和一个不断反复直到所有集群的非零的相似性连接。不同的连锁聚类方法利用类间相似性不同的措施。例如，在单联动聚类，两个集群的X和Y的相似性被定义为任何节点对X∈X和Y∈Y之间最大的相似性。加入节点使用单连接聚类基本上反映了计算最小生成树的约瑟夫Kruskal算法（MSTS）[ 31，50
]。聚类，然而，产业集群的形成的顺序是很重要的，可以表示为一个树状图，其深度显示的步骤在两个群集加入。更复杂的技术，建立在这些思想是在参考文献[ 46 ]讨论。
