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基于拉普拉斯图谱和K均值的多社团发现方法

消耗积分:5 | 格式:rar | 大小:185 | 2009-04-20

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分析了常见的社团发现算法的特点，以及谱二分法在实际应用中必须不断迭代才能完成多社团发现的不足，并提出了基于Laplace图谱和K-Means聚类算法的多社团发现方法，该方法是一个可视化的决策过程。根据Laplace图谱的次小特征值和第三小特征值对应的特征向量，构成聚类样本并显示出来。根据决策者的意图，由决策者来确定社团的个数和聚类中心，应用K-Means聚类算法一次完成多社团的分类。
关键词：复杂网络；社团结构；Laplace图谱；K-Means算法；可视化
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