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Matlab中实现了Louvain算法。

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简介：
The Louvain algorithm, implemented in the Matlab environment, offers a powerful and efficient solution for community detection. This particular version provides a readily accessible platform for researchers and developers to explore and apply the algorithm’s capabilities. Utilizing Matlab allows for streamlined execution and facilitates detailed analysis of network structures.

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  • Louvain Algorithm: 实现Louvain算法
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    本项目实现了Louvain算法，用于社区检测。通过优化模块度，高效识别网络中的社团结构，适用于大规模图数据集分析。 Louvain算法的实现可以在论文《大型网络中社区的快速展开》（Vincent D Blondel、Jean-Loup Guillaume、Renaud Lambiotte、Etienne Lefebvre，Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2008 (10), P10008）中找到详细信息。使用此程序时，输入数据格式应与SNAP的数据集相同。
     
  • Louvain算法的Matlab实现版本
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    本简介介绍了一种基于Matlab编程环境实现的Louvain社区检测算法。该工具能够高效地进行大规模网络数据中的社群结构分析。 Louvain算法的Matlab版本提供了一种高效的方法来识别网络中的社区结构。此实现基于Modularity优化原则，并且适用于大规模复杂网络分析。该代码易于使用并可以根据具体需求进行调整，为研究人员和工程师在社交网络、生物信息学及其它领域提供了强大的工具。
     
  • Louvain算法的Java实现
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    Louvain算法的Java实现介绍了一种高效的社区检测算法在Java编程语言中的具体实践。该算法能够有效地识别复杂网络结构中紧密相连的小群体，对于社交网络分析、生物学研究等领域具有重要意义。此项目提供了Louvain算法的标准Java库和示例代码，便于开发者集成到自己的应用中进行社群发现与数据分析。 Louvain社区发现算法的运算速度非常快，因为它只需要计算相邻节点在社区变换Q中的变化值，并采用贪婪优化策略。
     
  • Python-Louvain-0.14_Louvain算法_Python-Louvain包_Louvain-python
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    简介：Python-Louvain-0.14是一个用于实现Louvain社区检测算法的Python包。该库提供高效且易于使用的接口，适用于复杂网络分析和社交网络研究中寻找最优模块化分群结构。 使用Python实现社区分类的Louvain算法。
     
  • Python3中社区划分算法的实现，涵盖KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法及InfoMap算法等
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    本篇文章详细介绍了在Python 3环境下多种社区划分算法的具体实现方法，包括但不限于KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法以及InfoMap算法。通过深入分析这些算法的原理和应用，为读者提供了一套完整的社区网络分析工具箱。 社区划分算法的Python3实现包括KL算法、COPAR、Louvain算法、LFM算法以及InfoMap算法等多种方法。
     
  • spark-distributed-louvain-modularity:基于Spark的分布式Louvain模块化算法...
    优质
    spark-distributed-louvain-modularity 是一个利用Apache Spark实现的大规模图数据社区发现工具，采用高效的Louvain模块化算法进行分布式计算。 dga-graphX 是一个软件包，它使用GraphX框架在Spark平台上构建了几种预构建的可执行图算法。 前提条件： - Spark 0.9.0 或更高版本 - GraphX 如果需要，请编辑build.gradle文件以设置您的Spark和GraphX版本。通过运行 `gradle clean dist` 来生成dga-graphx软件包，可以在build/dist文件夹中找到dga-graphx-0.1.jar。 算法： 鲁汶分布式社区检测是Fast unfolding of communities in large networks这篇文章的并行实现：Vincent D Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, Etienne Lefebvre。
     
  • MATLAB中的粒子群算法代码 - Particle Swarm Optimization (PSO): 在MATLAB中实现并优化了PSO算法...
    优质
    本资源提供了在MATLAB环境下实现和优化粒子群算法(PSO)的详细代码与教程，适用于科研及工程应用。 在MATLAB中使用粒子群算法（PSO）进行了编码，并通过Rosenbrock、Peaks和Drop Wave函数进行了测试。每个文件都包含三个不同的版本，以避免混淆。
     
  • MATLAB中的RANSAC算法实现
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB环境中实现RANSAC（随机抽样一致性）算法，通过具体示例代码和应用场景解析，帮助读者掌握该算法的基本原理及其应用技巧。 由国外专家编写的RANSAC算法工具箱能够评估二维和三维数据，并附带示例。
     
  • Matlab中的BFGS算法实现
    优质
    本篇文章详细探讨了在MATLAB环境中BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法的具体实现方法。通过理论分析和实例应用相结合的方式，深入剖析该优化算法的工作原理及其在求解非线性方程组中的高效性。同时，文章还讨论了一些关于如何改进和完善BFGS算法的实践技巧和策略。 BFGS算法是目前最流行且最有效的拟牛顿算法之一，在算法学习过程中必不可少。本段落通过Matlab实现了BFGS算法，并对程序进行了详细讲解，希望能帮助大家更好地理解与掌握该算法。
     
  • Matlab中的PageRank算法实现
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    本文介绍了如何在MATLAB环境中实现和应用PageRank算法，为读者提供了详细的代码示例和技术指导。 这段文字描述了一个包含三个MATLAB函数的程序：`createRandomMetrics` 用于生成PageRank算法所需的矩阵；`mypagerank` 计算PageRank值；而 `runPageRank` 则整合了前两个函数的功能。