基于 Laplace 矩阵 Jordan 型的高精度复杂网络聚类算法研究

"基于Laplace矩阵Jordan型的复杂网络聚类算法" 本文介绍了一种基于Laplace矩阵Jordan型的复杂网络聚类算法，该算法解决了目前复杂网络聚类算法中基于Laplace特征值的谱聚类方法对簇结构数量、规模等先验知识的依赖问题。该算法通过基于Laplace矩阵的Jordan型变换，实现了先验知识的自动获取，并定义了簇结构的模块化密度函数，实现了高精度聚类算法。 复杂网络聚类算法是数据挖掘和机器学习领域中的一种常用技术，旨在对复杂网络中的节点进行聚类，以便更好地理解网络结构和节点之间的关系。然而，目前复杂网络聚类算法中基于Laplace特征值的谱聚类方法具有严密的数学理论和较高的精度，但受限于该方法对簇结构数量、规模等先验知识的依赖，难以实际应用。 该算法通过基于Laplace矩阵的Jordan型变换，实现了先验知识的自动获取，并定义了簇结构的模块化密度函数，实现了高精度聚类算法。该算法在多个数据集中的实验结果表明，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验知识的情况下，实现了更高的聚类精度，验证了先验知识获取方法的有效性和合理性。 Laplace矩阵是图论中的一种重要矩阵，它可以用来描述图的结构和性质。Jordan型变换是Laplace矩阵的一种变换方法，它可以将Laplace矩阵转换为Jordan型矩阵，从而实现对簇结构的分析和聚类。该算法通过基于Laplace矩阵的Jordan型变换，实现了基于Jordan矩阵特征向量的初始划分，并定义了簇结构的模块化密度函数，实现了高精度聚类算法。 该算法的优点在于不需要先验知识，可以自动获取簇结构的信息，实现了高精度聚类。同时，该算法也可以应用于多种类型的复杂网络，具有广泛的应用前景。 本文介绍的基于Laplace矩阵Jordan型的复杂网络聚类算法是一种高效的聚类算法，对于复杂网络聚类算法的发展具有重要意义。