展示一下代码
时间: 2023-07-02 07:17:02 浏览: 40
好的,以下是使用Python实现基于GN算法的社区划分的示例代码:
```python
import networkx as nx
def girvan_newman(G):
"""
使用GN算法进行社区划分
"""
# 初始时每个节点为一个社区
communities = list(nx.connected_components(G))
while len(communities) < 4:
# 计算网络中介数最大的边
betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)
max_edge = max(betweenness, key=betweenness.get)
# 移除网络中介数最大的边
G.remove_edge(*max_edge)
# 重新计算社区
communities = list(nx.connected_components(G))
return communities
# 创建一个随机图
G = nx.erdos_renyi_graph(120, 0.05)
# 进行社区划分
communities = girvan_newman(G)
# 输出划分结果
print("社区划分结果:")
for i, c in enumerate(communities):
print("社区{}:{}".format(i+1, c))
```
在这个示例代码中,我们使用了NetworkX库来生成随机图,并使用GN算法进行社区划分。通过调用`girvan_newman`函数,可以得到4个社区的划分结果。需要注意的是,这个示例代码中初始时每个节点都被看作是一个社区,因此需要在社区数小于4时进行迭代划分,直到得到4个社区为止。