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FastNewman社区聚类算法.rar

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简介：
本资源包含基于Python实现的快速 Newman 社区检测算法代码及说明文档，适用于复杂网络分析和社群结构研究。 MATLAB的FastNewman 社区聚类算法实现可以直接运行 main 函数来得到结果。

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  • FastNewman社区聚类算法.rar
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    本资源包含基于Python实现的快速 Newman 社区检测算法代码及说明文档，适用于复杂网络分析和社群结构研究。 MATLAB的FastNewman 社区聚类算法实现可以直接运行 main 函数来得到结果。
     
  • SpringBoot723福聚苑社区团购.rar
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    本资源包为Spring Boot开发的应用程序代码，旨在服务于福聚苑社区的团购需求，帮助居民便捷地组织和参与各类商品团购活动。适用于Java开发者及社区管理人员。 从给定的文件信息可以看出，“springboot723福聚苑社区团购”是一个项目压缩包，该项目使用了Java、Vue和Spring Boot技术栈。它包含了后端和前端的源码文件，并且这些文件被组织在不同的目录结构中以支持一个社区团购平台的运行。 具体来说，项目中的后端源码包括了如NewsEntity.java和YonghuEntity.java这样的Java实体类，它们可能对应新闻信息与用户信息的数据模型。这些实体类是用于映射数据库表的对象，并通常包含字段、构造函数、getter和setter方法等，以便于进行数据操作及业务逻辑处理。 前端文件则包括了Vue组件、HTML模板、JavaScript脚本以及SVG图标等多种资源类型。例如，add-or-update.vue可能是添加或更新商品信息的Vue组件，而canvas-bg-4.js可能包含用于实现特定图形背景效果的JavaScript代码。此外，项目还包含了丰富的静态资源文件如图片和图标等。 在项目的资源文件中，images文件夹下的bg.jpg和1_092ZZ2503138.jpg可能是网页背景或商品展示用的图像；tinymce插件目录中的plugin.min.js和其他相关文件可能用于集成并自定义富文本编辑器功能，以便用户能够编辑与发布包含多媒体的内容。 通过这些信息可以了解到，“springboot723福聚苑社区团购”是一个具备完整功能的平台。该项目不仅拥有强大的后端数据处理能力，还提供了一个界面友好且内容丰富的前端用户交互环境。项目代码利用Spring Boot框架构建，并以Java进行业务逻辑处理；而前端则主要依赖Vue框架及相关JavaScript库来实现动态交互。 这个压缩包包含了创建一个社区团购系统所需的各种资源文件和源码，开发者可以使用这些材料来进行学习或进一步开发工作，从而建立出功能完善的团购平台。
     
  • 动态聚类数据分析算法(ISODATA)_动态聚类算法_聚类算法_动态聚类_数据聚类
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    ISODATA是一种动态聚类分析算法，通过迭代优化过程自动确定最优分类数。它根据对象间的相似性进行分组，并调整参数以改进聚类效果。 该算法包适用于动态聚类数据分析算法ISODATA。
     
  • 谱聚类与聚类算法
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    《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。 谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。 在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。 谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。 在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。
     
  • 密度峰值聚类算法.rar
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    本资源提供了关于密度峰值聚类算法的研究与应用内容，包括源代码和相关文档，适用于数据挖掘和机器学习领域的研究者及学生。 快速搜索和寻找密度峰值的聚类（clustering by fast search and find of density peaks），简称密度峰值聚类（density peaks clustering，DPC）算法，该算法的优点在于：不需要事先指定类簇数；能够发现非球形类簇；只有一个参数需要预先取值。
     
  • MATLAB.rar_fcm_matlab网格划分_区间算法_优化的聚类方法_网格聚类
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    本资源为MATLAB代码包，包含基于FCM（模糊C均值）算法的改进型网格划分及区间优化聚类方法，适用于复杂数据集的高效分析和处理。 改进的FCM聚类算法通过网格划分初始聚类区间。
     
  • GGclust.zip - GG聚类与gg聚类算法
    优质
    GGclust是一款包含GG聚类和gg聚类算法的工具包，适用于数据分析中的数据分组和模式识别。该软件提供了高效、精确的数据分类解决方案。 gg聚类算法的标准Matlab实现可以直接使用，只需加入数据即可。
     
  • 社区检测算法
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    社区检测算法是用于识别复杂网络中具有紧密联系节点群的一种技术，广泛应用于社交网络分析、生物信息学及推荐系统等领域。 基于相似度的社区发现分裂算法包括GML文件读取、相似度计算等功能，并且有实例文件可供实验使用。
     
  • 基于Networkx的FN社区检测算法.rar
    优质
    本资源提供了一种基于Python网络分析库Networkx实现的FN（Friendship Network）社区检测算法的代码和文档，适用于社交网络数据分析。 Newman快速算法是一种凝聚算法，基于Python的复杂网络库Networkx实现，并能够进行源数据和网络可视化的呈现。