PCA y SVD son útiles para descubrir patrones estructurales en la red mediante la realización de la descomposición de la matriz La PCA dispersa mejora la PCA al seleccionar algunas variables más repres...PCA y SVD son útiles para descubrir patrones estructurales en la red mediante la realización de la descomposición de la matriz La PCA dispersa mejora la PCA al seleccionar algunas variables más representativas en los datos y recupera con mayor precisión la estructura de la comunidad Las comunidades de red tienen una variedad de definiciones, cada una de las cuales tiene algoritmos específicos diseñados para la detección de comunidades
