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分析了常見的社團發(fā)現(xiàn)算法的特點，以及譜二分法在實際應(yīng)用中必須不斷迭代才能完成多社團發(fā)現(xiàn)的不足，并提出了基于Laplace圖譜和K-Means聚類算法的多社團發(fā)現(xiàn)方法，該方法是一個可視化的決策過程。根據(jù)Laplace圖譜的次小特征值和第三小特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)成聚類樣本并顯示出來。根據(jù)決策者的意圖，由決策者來確定社團的個數(shù)和聚類中心，應(yīng)用K-Means聚類算法一次完成多社團的分類。
關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；社團結(jié)構(gòu)；Laplace圖譜；K-Means算法；可視化
關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；社團結(jié)構(gòu)；Laplace圖譜；K-Means算法；可視化
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