matlab做无向图代码-graph-cluster:基于本地搜索的图聚类软件

matlab做无向图代码图聚类的本地搜索优化 介绍 该程序根据某些目标函数使用局部搜索优化来找到无向图的近似最佳聚类。 支持许多不同的目标。 有八度和MATLAB的绑定。 形式上，要解决的问题是在图中找到节点的聚类C，以最大程度地减少损失 loss(C) = f(sum_{c ∈ C} g(c)) 最优化方法是Blondel等人介绍的一种方法。 [2]，也被[1]和[3]使用。 安装 要构建独立版本： make 要构建八度接口： octave make_octave 建立Matlab介面： matlab make_matlab 用法 对于Octave和MATLAB绑定，用法是： [c,l,k] = lso_cluster(A, <optional>); 在哪里： A是对称加权邻接矩阵。 可能是稀疏的。 可选参数是'name',value对的列表，请参见下文。 c是代表聚类的标签。 第一个群集将具有标签0 ，下一个标签1 ，依此类推。 l是聚类的目标（损失）值。 k是簇数， k = numel(unique(c)) 。 有关集群的可选参数： 'eval', clus