random_MF (applied on semantic similarity matrix)


Figure 1.Compare clustering results. Left panel: The difference score, number of clusters and the block mean of different clusterings. Right panel: Concordance between clustering methods. The concordance measures how similar two clusterings are. The definition of the concordance score can be found here.

Table 1.Number of clusters identified by each clustering method. Numbers in the table indicate the number of clusters. The numbers inside the parentheses are the number of clusters with size >= 5.

run binary_cut kmeans pam dynamicTreeCut mclust apcluster hdbscan fast_greedy louvain walktrap MCL Details
1 13 (11) 21 (19) 8 (8) 33 (33) 36 (27) 28 (26) 32 (32) 10 (7) 11 (8) 9 (5) 14 (7) view
2 41 (13) 22 (19) 3 (3) 32 (32) 33 (29) 30 (28) 30 (30) 11 (7) 12 (8) 11 (6) 15 (6) view
3 34 (10) 29 (27) 3 (3) 29 (29) 35 (29) 23 (22) 30 (30) 10 (5) 12 (7) 11 (5) 16 (7) view
4 38 (12) 20 (20) 21 (21) 31 (31) 39 (27) 26 (25) 27 (27) 9 (5) 10 (6) 9 (4) 15 (8) view
5 39 (10) 18 (17) 3 (3) 34 (34) 42 (31) 28 (27) 34 (34) 11 (6) 12 (7) 11 (6) 16 (7) view
6 10 (10) 17 (17) 3 (3) 35 (35) 42 (28) 27 (27) 28 (28) 10 (6) 10 (6) 10 (5) 15 (7) view
7 35 (13) 16 (16) 3 (3) 34 (34) 33 (30) 29 (26) 30 (30) 8 (5) 8 (5) 8 (4) 14 (6) view
8 12 (11) 19 (19) 18 (18) 32 (32) 36 (25) 27 (26) 30 (30) 9 (5) 10 (6) 10 (5) 15 (7) view
9 42 (9) 21 (19) 3 (3) 30 (30) 33 (26) 27 (24) 26 (26) 11 (5) 12 (6) 10 (4) 20 (7) view
10 37 (13) 16 (16) 21 (21) 34 (34) 31 (26) 26 (25) 28 (28) 7 (5) 8 (6) 11 (6) 17 (6) view
11 37 (9) 16 (15) 17 (17) 35 (35) 34 (28) 25 (25) 33 (33) 11 (5) 11 (5) 11 (5) 14 (5) view
12 14 (13) 23 (22) 28 (26) 33 (33) 38 (28) 26 (25) 32 (32) 10 (5) 11 (6) 9 (4) 12 (6) view
13 37 (11) 10 (10) 20 (20) 32 (32) 40 (30) 28 (26) 32 (32) 8 (5) 10 (7) 9 (5) 13 (6) view
14 15 (12) 25 (23) 25 (25) 33 (33) 37 (27) 27 (26) 31 (31) 9 (7) 9 (7) 8 (5) 14 (8) view
15 36 (11) 23 (22) 15 (15) 32 (32) 35 (27) 26 (24) 25 (25) 9 (7) 9 (7) 7 (5) 11 (6) view
16 41 (11) 14 (14) 12 (12) 32 (32) 34 (28) 24 (22) 25 (25) 8 (5) 9 (6) 8 (4) 16 (6) view
17 49 (13) 15 (15) 13 (13) 29 (29) 32 (29) 24 (22) 28 (28) 15 (6) 15 (6) 14 (5) 20 (7) view
18 40 (11) 18 (16) 3 (3) 31 (31) 38 (28) 26 (24) 32 (32) 10 (5) 11 (6) 10 (5) 16 (7) view
19 44 (11) 22 (20) 21 (21) 30 (30) 39 (27) 27 (26) 31 (31) 11 (6) 12 (7) 11 (5) 19 (8) view
20 34 (12) 16 (16) 18 (18) 29 (29) 33 (28) 27 (25) 29 (29) 8 (5) 9 (6) 8 (4) 13 (5) view
21 13 (12) 18 (18) 3 (3) 32 (32) 33 (28) 24 (23) 28 (28) 11 (7) 12 (8) 11 (6) 14 (8) view
22 36 (11) 27 (25) 21 (21) 32 (32) 37 (28) 28 (27) 31 (31) 8 (6) 8 (6) 6 (4) 13 (6) view
23 12 (10) 22 (22) 22 (22) 31 (31) 36 (30) 24 (24) 31 (31) 11 (6) 11 (6) 11 (5) 18 (6) view
24 40 (9) 16 (16) 23 (23) 26 (26) 35 (27) 25 (25) 26 (26) 10 (6) 10 (6) 11 (5) 18 (6) view
25 40 (12) 17 (16) 3 (3) 34 (34) 31 (27) 28 (26) 28 (28) 10 (5) 11 (6) 10 (4) 17 (6) view
26 37 (9) 18 (18) 18 (18) 27 (27) 35 (27) 26 (25) 27 (27) 7 (5) 8 (6) 9 (4) 16 (8) view
27 33 (11) 25 (22) 21 (21) 30 (30) 36 (29) 28 (26) 26 (26) 10 (5) 11 (6) 10 (5) 13 (5) view
28 15 (13) 23 (23) 20 (20) 30 (30) 40 (31) 28 (28) 30 (30) 13 (6) 13 (6) 12 (5) 19 (7) view
29 15 (10) 15 (15) 7 (7) 35 (35) 36 (29) 27 (26) 27 (27) 9 (5) 10 (6) 10 (5) 16 (6) view
30 38 (12) 20 (19) 23 (23) 34 (34) 37 (29) 28 (27) 32 (32) 10 (6) 11 (7) 10 (6) 17 (8) view
31 38 (13) 21 (19) 17 (17) 36 (36) 34 (30) 32 (31) 31 (31) 9 (7) 10 (8) 11 (6) 13 (7) view
32 12 (10) 15 (14) 16 (16) 29 (29) 40 (31) 28 (24) 33 (33) 11 (7) 11 (7) 12 (6) 16 (9) view
33 18 (10) 16 (15) 19 (19) 28 (28) 39 (28) 27 (24) 25 (25) 8 (5) 8 (5) 7 (4) 14 (7) view
34 42 (11) 17 (16) 3 (3) 36 (36) 39 (30) 30 (28) 30 (30) 12 (7) 11 (6) 12 (5) 20 (7) view
35 44 (11) 13 (13) 3 (3) 36 (36) 35 (28) 32 (29) 35 (35) 8 (3) 9 (4) 8 (3) 22 (8) view
36 8 (8) 18 (16) 3 (3) 31 (31) 40 (29) 28 (26) 30 (30) 10 (6) 11 (7) 9 (5) 17 (7) view
37 15 (10) 18 (17) 3 (3) 34 (34) 39 (28) 24 (22) 27 (27) 11 (6) 11 (6) 11 (5) 17 (7) view
38 20 (11) 14 (14) 3 (3) 32 (32) 35 (26) 29 (28) 28 (28) 10 (6) 11 (7) 10 (5) 14 (6) view
39 38 (13) 20 (19) 3 (3) 33 (33) 36 (30) 29 (28) 31 (31) 8 (5) 9 (6) 10 (5) 13 (7) view
40 16 (11) 13 (12) 3 (3) 37 (37) 41 (28) 28 (28) 27 (27) 11 (7) 11 (7) 10 (6) 18 (8) view
41 46 (15) 14 (14) 19 (19) 35 (35) 36 (32) 29 (29) 32 (32) 11 (6) 10 (5) 10 (5) 21 (8) view
42 44 (12) 20 (20) 3 (3) 33 (33) 41 (32) 31 (28) 31 (31) 10 (6) 10 (6) 10 (5) 17 (6) view
43 37 (12) 21 (20) 23 (23) 35 (35) 37 (28) 29 (27) 31 (31) 9 (7) 10 (8) 9 (7) 13 (9) view
44 35 (11) 12 (12) 6 (6) 35 (35) 33 (27) 23 (22) 32 (32) 12 (7) 13 (8) 14 (5) 18 (7) view
45 44 (10) 17 (16) 23 (22) 32 (32) 33 (27) 25 (24) 30 (30) 10 (4) 12 (6) 12 (5) 19 (6) view
46 35 (12) 15 (15) 3 (3) 29 (29) 35 (29) 25 (23) 29 (29) 10 (7) 10 (7) 10 (6) 16 (7) view
47 44 (11) 17 (17) 25 (24) 33 (33) 30 (26) 26 (25) 30 (30) 8 (5) 9 (6) 9 (5) 17 (7) view
48 36 (13) 14 (14) 23 (23) 36 (36) 37 (29) 26 (26) 31 (31) 10 (6) 11 (7) 10 (6) 15 (8) view
49 36 (12) 16 (16) 29 (28) 36 (36) 33 (29) 34 (31) 33 (33) 6 (4) 9 (6) 7 (4) 12 (6) view
50 13 (11) 18 (18) 23 (22) 29 (29) 35 (27) 26 (24) 28 (28) 11 (5) 12 (6) 11 (4) 16 (6) view
51 22 (11) 19 (18) 11 (11) 32 (32) 34 (25) 28 (26) 35 (35) 10 (5) 11 (6) 10 (4) 21 (7) view
52 44 (9) 14 (14) 19 (19) 30 (30) 37 (27) 28 (26) 29 (29) 10 (6) 10 (6) 9 (4) 16 (5) view
53 39 (11) 17 (17) 22 (21) 33 (33) 35 (29) 26 (24) 29 (29) 9 (5) 11 (7) 10 (5) 16 (7) view
54 36 (11) 17 (17) 3 (3) 29 (29) 34 (27) 25 (24) 29 (29) 10 (7) 11 (8) 9 (6) 12 (7) view
55 19 (13) 19 (18) 21 (21) 33 (33) 39 (29) 30 (28) 28 (28) 7 (5) 8 (6) 9 (5) 13 (8) view
56 41 (11) 17 (17) 22 (22) 33 (33) 35 (26) 29 (28) 29 (29) 10 (5) 12 (7) 11 (5) 13 (6) view
57 40 (12) 11 (11) 3 (3) 29 (29) 35 (30) 28 (27) 32 (32) 10 (5) 12 (7) 10 (5) 14 (6) view
58 37 (11) 22 (21) 18 (18) 32 (32) 40 (31) 25 (25) 35 (35) 10 (6) 11 (7) 10 (5) 18 (7) view
59 36 (12) 17 (16) 20 (20) 30 (30) 35 (28) 30 (27) 28 (28) 7 (3) 9 (5) 10 (4) 15 (6) view
60 39 (11) 19 (18) 23 (23) 34 (34) 38 (30) 27 (24) 30 (30) 9 (4) 11 (6) 9 (4) 15 (5) view
61 13 (10) 17 (15) 18 (18) 33 (33) 43 (29) 28 (26) 31 (31) 7 (5) 8 (6) 8 (5) 12 (6) view
62 35 (9) 13 (12) 19 (18) 31 (31) 34 (28) 26 (24) 28 (28) 9 (6) 9 (6) 9 (5) 14 (8) view
63 40 (8) 18 (17) 20 (20) 32 (32) 34 (28) 25 (24) 24 (24) 10 (7) 10 (7) 10 (5) 18 (7) view
64 18 (12) 16 (16) 22 (22) 32 (32) 31 (25) 24 (24) 28 (28) 10 (6) 11 (7) 11 (5) 12 (6) view
65 31 (12) 21 (20) 3 (3) 32 (32) 36 (28) 27 (26) 32 (32) 10 (5) 11 (6) 11 (5) 13 (6) view
66 39 (11) 18 (18) 3 (3) 32 (32) 34 (26) 22 (21) 33 (33) 9 (5) 10 (6) 9 (5) 13 (6) view
67 37 (12) 18 (17) 21 (21) 31 (31) 33 (26) 24 (22) 25 (25) 10 (5) 10 (5) 10 (5) 14 (7) view
68 19 (13) 22 (21) 28 (26) 34 (34) 35 (27) 28 (26) 37 (37) 10 (5) 12 (7) 12 (6) 15 (6) view
69 9 (9) 18 (18) 19 (19) 35 (35) 37 (29) 26 (25) 31 (31) 9 (5) 9 (5) 10 (5) 16 (6) view
70 37 (11) 14 (14) 3 (3) 31 (31) 34 (26) 26 (25) 32 (32) 10 (5) 11 (6) 10 (5) 16 (8) view
71 46 (12) 25 (23) 25 (24) 30 (30) 32 (28) 27 (25) 28 (28) 8 (6) 9 (7) 8 (4) 17 (7) view
72 15 (13) 18 (17) 22 (22) 31 (31) 30 (26) 26 (26) 31 (31) 8 (5) 8 (5) 7 (3) 15 (6) view
73 34 (9) 20 (17) 20 (20) 37 (37) 31 (25) 30 (28) 26 (26) 10 (6) 11 (7) 9 (5) 12 (6) view
74 43 (11) 20 (19) 21 (20) 31 (31) 28 (26) 27 (25) 30 (30) 9 (6) 10 (7) 10 (5) 19 (7) view
75 34 (10) 20 (19) 19 (19) 32 (32) 33 (27) 25 (23) 26 (26) 7 (4) 10 (7) 8 (4) 14 (7) view
76 34 (9) 14 (14) 15 (15) 33 (33) 35 (28) 24 (24) 28 (28) 8 (5) 8 (5) 9 (5) 16 (7) view
77 47 (12) 15 (15) 22 (21) 36 (36) 33 (27) 27 (26) 28 (28) 10 (5) 10 (5) 10 (5) 19 (9) view
78 32 (13) 16 (15) 19 (18) 33 (33) 37 (29) 29 (26) 33 (33) 7 (4) 8 (5) 7 (3) 12 (6) view
79 18 (11) 20 (19) 23 (22) 34 (34) 40 (27) 25 (23) 27 (27) 7 (5) 7 (5) 9 (5) 14 (7) view
80 40 (12) 16 (15) 25 (25) 32 (32) 37 (30) 28 (26) 30 (30) 11 (7) 11 (7) 11 (6) 14 (8) view
81 11 (10) 17 (17) 3 (3) 33 (33) 35 (24) 24 (22) 33 (33) 9 (5) 10 (6) 10 (5) 16 (6) view
82 38 (13) 14 (13) 20 (20) 35 (35) 36 (28) 25 (25) 31 (31) 10 (5) 11 (6) 12 (5) 15 (5) view
83 38 (13) 20 (20) 3 (3) 37 (37) 35 (29) 30 (27) 35 (35) 9 (5) 10 (6) 8 (4) 15 (6) view
84 39 (13) 19 (19) 26 (26) 35 (35) 30 (27) 30 (29) 32 (32) 9 (7) 10 (8) 11 (7) 17 (7) view
85 37 (11) 22 (21) 20 (20) 30 (30) 40 (27) 28 (26) 29 (29) 11 (6) 11 (6) 11 (5) 15 (5) view
86 21 (12) 24 (24) 24 (24) 31 (31) 38 (30) 27 (26) 27 (27) 12 (6) 12 (6) 11 (4) 20 (7) view
87 41 (11) 21 (21) 15 (15) 35 (35) 36 (28) 24 (23) 31 (31) 9 (5) 9 (6) 9 (5) 17 (6) view
88 11 (10) 16 (16) 4 (4) 32 (32) 43 (30) 30 (29) 28 (28) 9 (6) 10 (7) 9 (5) 14 (7) view
89 41 (12) 18 (18) 3 (3) 35 (35) 41 (31) 28 (25) 30 (30) 11 (6) 12 (7) 12 (5) 18 (8) view
90 36 (14) 13 (13) 46 (35) 32 (32) 40 (28) 26 (24) 28 (28) 10 (5) 12 (7) 12 (5) 13 (5) view
91 38 (10) 16 (16) 25 (24) 33 (33) 33 (24) 25 (24) 28 (28) 9 (5) 9 (5) 9 (4) 17 (5) view
92 47 (12) 21 (20) 15 (15) 29 (29) 30 (25) 23 (22) 29 (29) 10 (6) 10 (6) 10 (5) 19 (7) view
93 43 (11) 20 (20) 18 (18) 34 (34) 38 (27) 27 (26) 32 (32) 9 (6) 10 (7) 9 (5) 13 (7) view
94 35 (12) 24 (23) 3 (3) 35 (35) 39 (26) 26 (25) 29 (29) 9 (5) 10 (6) 9 (4) 18 (8) view
95 20 (12) 19 (19) 16 (16) 29 (29) 36 (27) 27 (25) 30 (30) 10 (5) 11 (6) 11 (5) 15 (8) view
96 36 (13) 22 (21) 13 (13) 35 (35) 34 (29) 30 (29) 30 (30) 9 (4) 11 (6) 11 (5) 18 (7) view
97 42 (9) 16 (16) 9 (9) 27 (27) 39 (28) 26 (24) 25 (25) 10 (6) 11 (7) 10 (5) 16 (8) view
98 37 (13) 21 (20) 26 (26) 35 (35) 37 (29) 28 (27) 29 (29) 12 (7) 13 (8) 12 (6) 19 (9) view
99 14 (13) 16 (16) 3 (3) 30 (30) 37 (30) 27 (25) 27 (27) 9 (6) 9 (6) 8 (5) 11 (6) view
100 39 (12) 13 (12) 3 (3) 28 (28) 32 (29) 26 (25) 32 (32) 7 (4) 8 (5) 9 (5) 13 (6) view