algoritmo MCL MCL-algoritmo es un algoritmo de grupo escalable para los gráficos basados en el flujo estocástico.
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algoritmo MCL Descripción

El algoritmo MCL es un algoritmo de grupo escalable para los gráficos basados ​​en el flujo estocástico. El algoritmo MCL es un algoritmo de grupo escalable para gráficos basados ​​en el flujo estocástico. El proceso de flujo empleado por el algoritmo está matemáticamente sólido e intrínsecamente vinculado a la estructura de clústeres en gráficos, que se revela como la impresión dejada por el proceso. La implementación roscada ha manejado gráficos de hasta un millón de nodos en cuestión de horas, y se usa ampliamente en el campo del análisis de la familia de proteínas. Viene con una amplia gama de servicios públicos de hermanos para manejar y analizar gráficos, matrices y clústeres. El algoritmo MCL simula el flujo utilizando (alternando) dos operaciones álgebraicas simples en matrices. Su formulación es simple y elegante. No hay instrucciones de procedimiento de alto nivel para montaje, unión o división de grupos: la estructura de clústeres está bloqueada a través de un proceso de flujo que se ve inherentemente afectado por cualquier estructura de clústeres presente. La primera operación utilizada por MCL es la expansión, que coincide con la multiplicación normal de la matriz. Modelos de expansión La propagación de flujo, se está volviendo más homogénea. El segundo es la inflación, que está hablando matemáticamente un poder de Hadamard seguido de una escala diagonal. La inflación modela la contracción del flujo, se vuelve más gruesa en las regiones de mayor corriente y más delgada en regiones de corriente inferior. El proceso de MCL hace que el flujo se extienda dentro de los grupos naturales y se evapore entre los grupos diferentes. Por parámetros variables, se pueden encontrar clústeres sobre diferentes escalas de granularidad. El número de clústeres no puede y no debe especificarse de antemano, pero el algoritmo se puede adaptar a diferentes contextos. El problema '¿Cuántos grupos?' No se trata de una manera arbitraria, sino por una fuerte lógica interna. La estructura del grupo deja sus marcas en el proceso de flujo simulado por el algoritmo, y los parámetros de flujo controlan la granularidad de la impresión del clúster. El límite del proceso de MCL (el proceso simulado por el algoritmo) es en general extremadamente escaso, y los iterands son escasos en un sentido ponderado. Esto proporciona los medios para escalar drásticamente el algoritmo, lo que lleva a la peor complejidad del orden NK ^ 2, donde N es el número de nodos del gráfico de entrada, y donde K es un umbral para el número de recursos asignados por nodo. La tasa de convergencia del proceso de MCL y la proyección de los iterandos después en el agrupamiento resultante, le dan ganchos para un ajuste de parámetro no supervisado. Los iterands del proceso MCL tienen propiedades estructurales que permiten una interpretación de clústeres, y que generalizan el mapeo de los límites de MCL en clústeres. Las matemáticas asociadas con el proceso de MCL muestran que existe una relación intrínseca entre el proceso de MCL y la estructura del clúster en los gráficos. Esto es muy valioso, dado los muchos enfoques heurísticos en el análisis de clústeres. ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Esta versión mejora el soporte para leer y transformar los datos de matriz de ARNm. · MCL ha adquirido una opción para esclasificar gráficos de entrada, y los modos de análisis se han dividido y ahora están disponibles como modo en el programa CLM. · Se ha corregido un error introducido en MCL-09-182 en las rutinas de interpretación del clúster. · El programa MCX ahora puede calcular la excentricidad de los nodos y la centralidad entre la centralidad paralelizada sobre múltiples máquinas y múltiples hilos. · Se han realizado mejoras menores durante todo el conjunto de programas.

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