Louvain算法 Python代码

时间: 2023-07-10 15:39:48 浏览: 88
以下是使用Python实现Louvain算法的示例代码: ```python import networkx as nx import community # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加边 G.add_edge(1, 2) G.add_edge(1, 3) G.add_edge(2, 3) G.add_edge(3, 4) G.add_edge(4, 5) # 运行Louvain算法 partition = community.best_partition(G) # 输出每个节点所属的社区 print(partition) ``` 在代码中,我们首先使用`networkx`库创建一个无向图`G`,然后添加边。接着,我们使用`community`库中的`best_partition`函数运行Louvain算法,并将结果存储在`partition`变量中。最后,我们输出每个节点所属的社区。
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louvain算法代码python

Louvain算法是一种社团检测算法,可以将网络中的节点划分为不同的社团。以下是Louvain算法的Python实现代码: <<引用>> 该代码实现了KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法、InfoMap算法等社团划分算法,其中包括了Louvain算法的实现。 Louvain算法的实现主要包括以下步骤: 1. 为网络中的每个节点分配一个社团; 2. 算法初始化; 3. 第一阶段循环; 4. 第二个阶段; 5. 获得社团; 6. 两个阶段进行循环; 7. 主函数进行调用运行; 8. 整体代码。 在算法初始化阶段,每个节点具有属性:vid(节点编号)、cid(社团编号)、k_in(节点自环个数)。算法的核心是通过最大化模块度来不断优化社团划分。

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Louvain算法是一种用于社区发现的基于模块度的算法。下面是一个使用Python实现Louvain算法的示例: 首先,我们需要安装 python-louvain 库。可以使用以下命令进行安装: ``` pip install python-louvain ``` 然后,我们可以使用以下代码来实现Louvain算法: ```python import networkx as nx import community # 创建一个图 G = nx.karate_club_graph() # 使用Louvain算法进行社区发现 partition = community.best_partition(G) # 输出每个节点所属的社区 for node in partition: print(node, partition[node]) ``` 在这个示例中,我们使用了 Karate Club 图,并使用Louvain算法进行社区发现。最终,我们输出了每个节点所属的社区。 需要注意的是, `community.best_partition` 函数返回一个字典,其中包含每个节点的社区分配。字典的键是节点的ID,值是节点所属的社区编号。

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