Сравнение двух методов кластеризации, основанных на марковских цепях

Марковская цепь описывает такой процесс случайного блуждания на графе, который не помнит прошлого и на каждой итерации «прыгает» из узла в узел согласно фиксированной матрице переходных вероятностей. У марковских цепей много приложений. В частности, их можно приспособить для решения задачи кластеризации. Задаче состоит в том, чтобы разобраться в двух таких методах, реализовать их и сравнить.

Баллы: Суммарно, можно получить 2 курс – 50 баллов, 1 курс – 100 баллов.

Подробнее про задачу и про баллы см. в описании задачи.