我有一个有向图（实际上它是一个超图，但它可以忽略这一刻）。排名集群的质量
从这张图我挑选各种子图，我正在寻找一个函数，通过它们的“群集质量”来排列各种这样的子集。
“集群质量”应该是高时的子集的成员之间存在很多链接
“集群质量”应该是低的，当从所述子集中的许多成员或从该子集之外存在很多链接。
我的问题是：
什么是 '集群质量' 正确的说法？
在这种情况下确实存在哪些相关算法/函数？
JVM上存在哪些实现。斯卡拉首选，但从Java可以调用的东西很好？
背景：这个想法是提取从源代码字（类&方法名称或其片段），并找到那些可能通过查找那些由“好簇”，从而可能代表用来更好地描述该应用程序代码中的一些知识概念。
关于与聚类分析相关的算法/函数，有几个。图中的聚类与图分区密切相关，图分区最近一直是活跃的研究领域，特别是随着Facebook和Twitter等在线社交网络的出现，其基础结构自然由（社交）图表表示。
这就是说，根据我的经验，两个聚类措施浮现在脑海。一种是模块化，其基本上将子图（群集）与如果边缘随机分布的情况下的子图形相比较。
另一个是电导，它测量聚类候选者上随机游走将收敛到某种均匀分布的速度。
另一个更松散的测量方法是查看聚类系数，该系数测量图中三角形（3个周期）的数量与可能存在的可能三角形的数量。总而言之，有很多关于这个主题的算法（和学术论文），我上面提到的三个是更一般的用例。
关于JVM上的实现，我没有意识到与这些算法一起使用的库，但Scala的流行图库是Graph for Scala（将被合并到Scala Extended Core Library中未来）以及Twitter发布的Cassovary。