r语言 Newman的网络社团分类算法实现
时间: 2024-05-15 14:15:29 浏览: 14
Newman的网络社团分类算法是一种基于模块度的社团发现算法,其实现步骤如下:
1. 定义网络中节点的度和边的权重。
2. 计算网络的总权重和节点度数的平方和。
3. 定义社团划分的初始状态,可以是每个节点都属于一个社团。
4. 定义一个函数,用于计算将一个节点从一个社团移到另一个社团后的模块度增量。
5. 对于每个节点,计算将其移到相邻社团中所能获得的最大模块度增量,并找到其中最大的增量。
6. 如果最大增量大于0,则将节点移到对应的社团中,并更新模块度。
7. 重复步骤5和6,直到没有节点可以继续移动。
8. 输出最终的社团划分结果。
以下是一个简单的R语言实现代码:
```R
# 定义网络中节点的度和边的权重
degree <- degree(graph)
weight <- E(graph)$weight
# 计算网络的总权重和节点度数的平方和
m <- sum(weight)
k2 <- sum(degree^2)
# 定义社团划分的初始状态
membership <- 1:vcount(graph)
# 定义计算模块度增量的函数
deltaQ <- function(i, c) {
# 计算将节点i移到社团c后的模块度增量
kc <- sum(weight[membership == c])
dc <- sum(degree[membership == c])
ki <- sum(weight[which(neighbors(graph, i) %in% which(membership == c))])
di <- degree[i]
q1 <- (ki + sum(weight[membership == c])) / (2*m)
q2 <- (di + degree[membership == c]) / (2*k2)
q3 <- (2*m*k2) / (k2 + 2*m)^2
return (q1 - q2*q3)
}
# 迭代直到没有节点可以继续移动
repeat {
# 记录当前的模块度
oldQ <- modularity(graph, membership)
# 对每个节点计算将其移到相邻社团中所能获得的最大模块度增量
delta <- sapply(1:vcount(graph), function(i) {
max(sapply(unique(membership[neighbors(graph, i)]), function(c) deltaQ(i, c)))
})
# 找到最大增量及其对应的节点和社团
maxDelta <- max(delta)
if (maxDelta <= 0) break
i <- which.max(delta)
c <- which.max(sapply(unique(membership[neighbors(graph, i)]), function(c) deltaQ(i, c)))
# 将节点移到对应的社团中,并更新模块度
membership[i] <- c
newQ <- modularity(graph, membership)
# 如果模块度没有增加,则撤销移动
if (newQ <= oldQ) membership[i] <- membership[i]
}
# 输出最终的社团划分结果
print(membership)
```
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