modularity_louvain_und这个函数在matlab

modularity_louvain_und是MATLAB中的一个函数，用于计算无向网络的模块性（modularity）。模块性是一种衡量网络内部连接紧密程度的指标，通过比较网络内节点间的连接与随机期望连接来评估网络的模块结构。

该函数的输入是一个无向网络的邻接矩阵，该矩阵描述了网络中节点之间的连接状态。通过计算节点的度和邻接矩阵来获得这些信息。输出是一个包含每个节点所属模块的向量。

modularity_louvain_und函数使用Louvain算法来优化网络的模块结构，Louvain算法是一种常用的基于优化的算法，可以在网络中识别出中心性高、紧密相连的节点模块。

该函数的工作流程如下：
1. 计算邻接矩阵中的节点度，并得到节点度的总和。
2. 初始化每个节点为一个独立的模块。
3. 对每个节点，计算将其移动到其他模块时引起的模块性变化，并选择最大的增益。
4. 将节点移动到最大增益的模块中。
5. 重复步骤3和4直到无法找到更大的模块性增益为止。
6. 根据最终的模块划分，计算网络的模块性。

总之，modularity_louvain_und函数是一个在MATLAB中计算无向网络模块性的实用工具，通过Louvain算法优化网络的模块结构，揭示了网络内部节点的模块化组织方式。

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nx.community.modularity_max.greedy_modularity_communities

nx.community.modularity_max.greedy_modularity_communities 是一个用于计算社区结构的算法，它基于模块度最大化原理。

算法流程如下：
1. 将所有节点分别作为一个社区；
2. 每次选择当前网络中最优的社区合并方案，使得网络的模块度值最大化；
3. 重复2的操作直到不能再合并社区。

算法的返回值是一个列表，其中每个元素都是一个社区，社区内的节点构成一个集合。

注意: 对于网络没有联通的子图，是返回子图的社区结构。

nx.community.modularity_max.greedy_modularity_communities算法叫什么名字

这个算法在 NetworkX 库中被称为 "greedy_modularity_communities"，它是用于求社区结构的一种算法，基于 Modularity 原理。

Modularity 是社区发现中的一种常用指标，用于衡量网络的社区结构的优良程度。其中，"greedy_modularity_communities" 是使用贪心算法来最大化 Modularity 指标。