vorrei risalire al numero dei Cluster del mio Network ed approfondire studi in merito.
Sono partita dallo studio del laplaciano non normalizzato (matrice di adiacenza - matrice dei gradi) e fin qui tutto bene. (Dopo tanto studio e tante prove trovo la corrispondente funzione proposta da python.
eh va beh! ) 
meglio tardi che mai ehehehe.Ho calcolato gli autovalori e autovettori del laplaciano: Consigliate di usare Numpy o Scipy? ho trovato 2 metodi.
A questo punto:
- Ho preso tutti gli autovalori positivi e autovett dei rispettivi;
- Ho individuato gli autovalori NULLI (compresi tra 0.000 e 0.499 è giusto? ) il cui numero determina quanti subnetwork disgiunti ci sono;
- Ho individuato (il PRIMO e il SECONDO) più piccolo autovalore positivo, ma non ho capito quale dei due mi serve.
il Fiedler Vector è l'autovettore del primo o del secondo più piccolo autovalore? Ho cercato sul web ma ho trovato confusione.
Su un testo : "Troviamo i primi k autovettori" cosa significa?
Devo prendere gli autovettori del primo più piccolo autovalore positivo oppure del più grande autovalore?
Su quali autovettori devo applicare le tecniche di clustering???
Grazie mille
