Blockmodels：一个用于潜块模型与随机块模型估计的 R 包，支持多种概率函数，可含或不含协变量
统计计算
2016-02-25 v1
摘要
对图（正则图或二部图）拓扑结构的分析，可通过针对正则图的聚类和针对二部图的共聚类来完成。随机块模型与潜块模型是基于概率模型的两种模型，分别针对正则图和二部图且非常相似。这些模型最初为二值图开发，后来已扩展到带边上的可选协变量的值网络。本文给出了一个变分 EM 算法在随机块模型和潜块模型上的实现，用于一些常见的概率函数（伯努利、高斯和泊松），不带或带协变量，并带有一些标准变体，如多元扩展。该实现允许通过 ICL 准则自动探索并选择组数，并能在合理时间内分析具有数千个节点的网络。
引用
@article{arxiv.1602.07587,
title = {Blockmodels: A R-package for estimating in Latent Block Model and Stochastic Block Model, with various probability functions, with or without covariates},
author = {Jean-Benoist Leger},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.07587},
year = {2016}
}