Matlab如何使用CEN和LPA进行聚类代码和数据
时间: 2024-03-26 20:40:21 浏览: 24
以下是使用Matlab实现CEN和LPA聚类算法的示例代码和数据,供您参考:
1. 使用Matlab实现CEN聚类算法的示例代码:
```
% 使用Community Detection Toolbox实现CEN聚类算法
% 添加Community Detection Toolbox路径
addpath('CommunityDetection');
% 构建网络结构
A = load('network.txt');
G = graph(A);
% 设置共识形成的参数
threshold = 0.5;
% 运行CEN算法
[S, Q] = CEN(G, threshold);
% 可视化聚类结果
figure;
plot(G, 'NodeColor', S, 'Layout', 'force', 'MarkerSize', 6);
title(['Modularity Q = ', num2str(Q)]);
```
数据文件`network.txt`中包含了一个无向图的邻接矩阵,每行表示一个节点的邻居节点编号,节点之间用空格分隔。
2. 使用Matlab实现LPA聚类算法的示例代码:
```
% 使用Graph Analysis Toolbox实现LPA聚类算法
% 添加Graph Analysis Toolbox路径
addpath('GraphAnalysis');
% 构建网络结构
A = load('network.txt');
G = graph(A);
% 设置标签传播的参数
max_iter = 100;
% 运行LPA算法
S = labelpropagation(G, max_iter);
% 可视化聚类结果
figure;
plot(G, 'NodeColor', S, 'Layout', 'force', 'MarkerSize', 6);
title('Label Propagation Clustering');
```
数据文件`network.txt`中包含了一个无向图的邻接矩阵,每行表示一个节点的邻居节点编号,节点之间用空格分隔。
需要注意的是,以上代码仅为示例,具体实现过程可能会因数据类型和聚类算法的不同而有所差异。您可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。
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