louvain algorith聚类的matlab代码
时间: 2023-08-01 16:02:40 浏览: 198
Louvain算法是一种用于图的社区检测的聚类算法,它可以将图中的节点划分为不同的社区或聚类。以下是一个使用Matlab实现Louvain算法的示例代码:
```matlab
function [community] = louvain_algorithm(adjacency_matrix)
% 计算邻接矩阵的度矩阵
degrees = sum(adjacency_matrix);
degree_matrix = diag(degrees);
% 第一步,每个节点作为一个单独的社区
community = 1:length(adjacency_matrix);
% 迭代直到无法再改进社区分配
improvement = true;
while improvement
% 记录本次迭代是否有改进
improvement = false;
% 遍历每个节点
for i = 1:length(adjacency_matrix)
% 获取邻居节点
neighbors = find(adjacency_matrix(:, i));
% 计算节点i与邻居节点所属的社区的连边权重之和
weights = sum(adjacency_matrix(i, neighbors));
% 遍历邻居节点所属的社区
for j = 1:length(neighbors)
% 获取邻居节点所属的社区
neighbor_community = community(neighbors(j));
% 将节点i移动到邻居节点所属的社区
community(i) = neighbor_community;
% 重新计算移动节点前后的社区模块度增益
delta_Q = calculate_modularity(adjacency_matrix, community, degree_matrix, i, neighbor_community) - calculate_modularity(adjacency_matrix, community, degree_matrix);
% 如果模块度增益大于0,则认为是一个改进,并进行社区重分配
if delta_Q > 0
improvement = true;
break;
else
% 如果模块度增益小于等于0,则将节点i重新分配回原来的社区
community(i) = i;
end
end
% 如果有改进,则退出遍历
if improvement
break;
end
end
end
end
function [modularity] = calculate_modularity(adjacency_matrix, community, degree_matrix, node_index, community_index)
% 计算移动节点前后的社区模块度增益
m = sum(sum(adjacency_matrix)); % 总连边权重
ki = degrees(node_index);
ki_in = sum(adjacency_matrix(node_index, community == community_index));
ki_tot = sum(degrees(community == community_index));
modularity = (ki_in - ki * ki_tot / m) / m;
end
```
希望这段代码能够帮助你理解和使用Louvain算法进行聚类分析。