mcode使用的是kmeans吗

MCODE并没有直接使用k-means算法，而是使用了一种改进的、基于模拟退火（Simulated Annealing，SA）的聚类算法。该算法可以在一定程度上避免一般聚类算法中的局部最优解问题，并且具有较高的时间效率和空间效率。MCODE的基本思路是将网络中密集连接的节点聚类成高度相连的模块，然后提取其中具有代表性的核心节点作为网络中的重要功能模块。因此，MCODE可以用于发现生物网络中的蛋白质复合物、信号通路等重要模块结构，是生物信息学领域中广泛使用的网络聚类算法之一。