Graph clustering and the nuclear Wasserstein metric (2018)
Estudiamos el problema de aprender la estructura de clusters de un grafo aleatorio G usando una muestra independiente. Proponemos una formulación robusta basada en la métrica de Wasserstein de este problema de optimización y probamos que se puede formular como un problema tratable de optmización convexa. Damos garantías teóricas exactas para este problema cuando la métrica de Wasserstein es inducida por la norma nuclear y G se distribuye según el modelo estocástico por bloques. Finalmente presentamos nuestra implementación en Julia del algoritmo propuesto y mostramos su desempeño numérico en datos sintéticos.