Determining the number of communities in degree-corrected stochastic block models
We propose to estimate the number of communities in degree-corrected stochastic block models based on a pseudo likelihood ratio. For estimation, we consider a spectral clustering together with binary segmentation method. This approach guarantees an upper bound for the pseudo likelihood ratio statist...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | MA, Shujie, SU, Liangjun, ZHANG, Yichong |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/soe_research/2485 https://ink.library.smu.edu.sg/context/soe_research/article/3484/viewcontent/20_037_pvoa.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Determining the number of communities in degree-corrected stochastic block models
بواسطة: MA, Shujie, وآخرون
منشور في: (2018) -
Strong consistency of spectral clustering for stochastic block models
بواسطة: SU, Liangjun, وآخرون
منشور في: (2017) -
Strong consistency of spectral clustering for stochastic block models
بواسطة: SU, Liangjun, وآخرون
منشور في: (2019) -
Strong consistency of spectral clustering for stochastic block models
بواسطة: SU, Liangjun, وآخرون
منشور في: (2020) -
Detecting latent communities in network formation models
بواسطة: MA, Shujie, وآخرون
منشور في: (2020)