エッジ加重ネットワーク/グラフのコミュニティ検出を行う方法は？

Question

私の一般的な問題は、重み付けされた無向ソーシャルネットワーク/グラフでコミュニティを検出する方法ですか？ 私はクラスタ化するデータセットは次のようになり、私のデータセットで

DrugA, DrugB,Weight 
x,y,6 
y,z,9 
y,p,5 
x,p,3 

私は薬の複数のノードを持っており、それらの間の重量はdrugs.I間の類似度を表してと小さいクラスタで接続されたノードをクラスタ化します一緒に接続されたより高い重みを持つノード、すなわちある種の最小限のカット。この種のデータセットをクラスタリングするために使用できるクラスタリングアルゴリズムはどれですか。 Scikit-learnかNetworkXか？

私はすでに中国語の囁きを試みましたが、グラフCWの高密度接続によって2つの大きなクラスターが完成しました。どんな勧告/提案も高く評価されます。

Answer 1

階層的クラスタリングでこれを行うことができます。

しかし、距離ではなく疎なグラフや類似点で動作する実装が必要です。

Answer 2

私が探していた答えは「コミュニティ検出アルゴリズム」でした。 Louvain Modularityアルゴリズムは、加重/非加重フラットクラスタリングアルゴリズムです。アルゴリズムの実装はGEPHI（旧バージョン）で利用可能です。