基于运行模块密度的聚类
modularitydensit的Python项目详细描述
基于模块化微调优化的社区检测 模块化密度
依赖关系
| Python | >= 3.5.0 |
| NetworkX | >= 2.2s |
| NumPy | >= 1.15.1 |
| SciPy | >= 1.1.0 |
安装
pip install modularitydensity
快速启动
importnetworkxasnximportnumpyasnpfrommodularitydensity.metricsimportmodularity_densityfrommodularitydensity.fine_tuned_modularity_densityimportfine_tuned_clustering_qdsG=nx.karate_club_graph()#sample datasetadj=nx.to_scipy_sparse_matrix(G)#convert to sparse matrixcommunity_array=fine_tuned_clustering_qds(G)print(community_array)>>[2222444233422233423232331133333133]computed_metric=modularity_density(adj,community_array,np.unique(community_array))print(computed_metric)>>0.2312650016945721
说明
这个包包含两个社区检测算法，它们执行微调 分别对模块化和模块化密度进行优化， 社区网络结构。迭代微调算法 或者，执行拆分和合并阶段，直到 社区结构既不分裂也不融合 改进了所需的度量。
还包括两个优化的扩展 模块。这些扩展版本包含 约束最大社区规模，同时优化所需的度量。
源代码位于：https://github.com/ckmanalytix/modularity-density/
参考文献
< P >〔1〕CHEN M、KUZMIN K、SZYMANSK-BK通过最大化的社区检测 模块化及其变体。计算社会系统的ieee事务。 2014年46-65月1日欢迎加入QQ群-->： 979659372
