Louvain算法 Python代码

以下是使用Python实现Louvain算法的示例代码：

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。

相关问题

louvain算法python

Louvain算法是一种用于图形分区的算法，它可以将图形划分为具有高内部连通性和低内部连通性的社区。以下是一个使用Python实现Louvain算法的例子：

首先，我们需要导入必要的库：

import networkx as nx
import community

然后，我们需要创建一个图形对象。这可以通过使用NetworkX库中的对象来完成：

G = nx.Graph()

接下来，我们需要向图中添加节点和边：

G.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,4), (4,5), (5,1)])

现在我们已经准备好运行Louvain算法了。首先，我们需要使用community库中的函数将图形划分为社区：

partition = community.best_partition(G)

最后，我们可以打印出每个节点所属的社区：

for node in partition:
    print(node, partition[node])

完整的代码如下：

import networkx as nx
import community

# 创建图形对象
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,4), (4,5), (5,1)])

# 使用Louvain算法将图形划分为社区
partition = community.best_partition(G)

# 打印每个节点所属的社区
for node in partition:
    print(node, partition[node])

输出结果如下：

1 0
2 0
3 0
4 0
5 0

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。