|
|
北京理工大学学报 2016
谱聚类在社团发现中的应用DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2016.07.008 Keywords: Laplacian矩阵 谱聚类 K-means算法 社团发现 Abstract: 在分析谱聚类原理的基础上，研究了其在社团发现中的应用，提出了快速估计社团数量的新方法.该方法通过计算和分析Laplacian矩阵特征值的分布来估计社团的数量，利用K-means算法对Laplacian矩阵特征向量构造的向量空间进行聚类，实现社团的发现.该算法在真实社会网络和合成网络上做了测试，验证了在社团发现中的准确性和有效性
|
