包含MATLAB信息熵代码和社区检测算法（截至2016年）的资源，由YulinC...提供。

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简介：
该存储库汇集并重新构建了一系列相互关联的社区检测算法。其核心内容围绕着对这些算法的调查研究，涵盖了算法的实际实现、图形输入基准测试、以及独立的子模块和脚本。此项目借鉴了JetBrains的建议，即参考Clion、PyCharm和IntelliJ等工具中发现的不重叠的社区检测算法。对于感兴趣的用户，可以探索社区发现相关的调查研究。此外，该项目还提供了一个综合图形构建工具，成功生成了五种不同的图形结构，并且未使用真实的边缘列表数据集。关于详细信息，请参阅其中提供的资料。此外，该资源包含了一些新的、有用的链接（可供下载的网站），以及一些旧链接的质量评估指标。评估指标的设计基于启发式方法，并将其与模块化图和随机图进行了比较，同时采用了地面真相评估指标进行验证。进一步地，该资源提供了名称执行启发式方法以及重叠NMI信息理论熵测度欧米茄-Idx等评估指标。这些指标与预期结果相比进行了调整。每种算法都附带一个ReadMe.md文件，其中简要介绍了该算法的相关信息及其当前的重构状态。类别信息来源于谢于2013年发表的调查论文。“所有C++项目均采用CMake构建，Java项目则使用Maven构建；Python项目的构建方式未明确指定。”最后, 该资源涉及到的算法类别包括语相依性.

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MATLAB信息熵代码-CommunityDetectionCodes：截至2016年的若干重叠社区检测算法，来自YulinC...

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该资源包含截至2016年用于识别复杂网络中重叠社区的多种算法的MATLAB实现代码，由Yulin Chen提供。适用于研究和教育用途的信息熵计算工具包。此存储库汇集并重构了一些用于识别具有重叠特征的社区的算法。主要内容包括调查研究、算法实现、图形输入基准测试、子模块和脚本。推荐使用来自JetBrains的产品（如针对C++的CLion，Python的PyCharm以及Java的IntelliJ）进行开发工作。在该存储库中可以找到一些非重叠社区检测算法的相关信息。如果您对此领域感兴趣的话可以在其中探索更多关于社区发现的研究内容。图基准综合工具包含以下细节： - LFRBenchmark：生成五种图形构建成功，未使用某些文件 - 真实数据集（边缘列表）的详细信息新出现的一些有用链接（可供下载资源的网站）质量评估指标： - 没有地面真相的评估标准包括执行启发式基于链接所属模块化与随机图比较。 - 有地真相的评估标准名称，例如重叠NMI、信息理论熵测度以及欧米茄-Idx等。在每个算法中都会有一个ReadMe.md文件简要介绍该算法的相关信息及其当前重构状态。类别信息根据谢2013年的调查论文进行提取整理。所有C++项目均使用cmake构建，Java项目则通过maven来处理，而Python项目的构建方式未做具体指定。算法被分类为相依性等类型。

社区检测：算法库资源

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社区检测：算法库资源旨在提供一系列用于识别网络中社区结构的算法工具。该资源库汇集了多种高效的社区发现方法，便于研究者和开发者进行社交网络分析与挖掘。社区（communities）是一个Python库，用于检测图形中的社群结构。它实现了以下算法：鲁汶法（Louvain方法）、Girvan-Newman算法、层次聚类、光谱聚类以及Bron-Kerbosch算法。您还可以使用此库来可视化这些算法的效果。安装communities可以通过pip命令进行： ``` $ pip install communities ``` 入门指南中提到，每种算法都需要一个表示无向图的邻接矩阵作为输入，该矩阵可以是加权或非加权形式。这个矩阵应该是一个2D numpy数组的形式。一旦你准备好了这些数据，就可以从communities.algorithms模块导入所需的算法，并将你的矩阵插入其中进行计算。例如： ```python import numpy as np from communities.algorithms import louvain_method adj_matrix = np.array([ # 这里应填入具体的邻接矩阵值 ``` 请注意，在实际应用中，你需要填充`np.array()`中的具体数值来代表你的无向图的连接情况。

Matlab社区检测工具箱(CDTB): 开源的社区检测软件包

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Matlab社区检测工具箱(CDTB)是一款开源软件包，旨在提供一系列算法和方法来识别复杂网络中的社区结构。这款工具箱支持各种类型的社区检测任务，并为研究人员与工程师提供了强大的分析手段。我们介绍了社区检测工具箱（CDTB），这是一个用于执行社区检测的MATLAB工具箱。 CDTB包含以下几类功能：图生成器、聚类算法、集群数量选择以及聚类评估。此外，CDTB采用模块化设计，允许用户添加自己的功能和进行扩展。该工具箱至少可以以三种方式使用：用户可以直接在MATLAB命令行中调用这些功能；也可以编写包含CDTB功能的代码；或者通过图形用户界面（GUI）自动执行社区检测，并提供一些数据可视化选项。

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。

关于互信息熵的MATLAB代码.rar_互信息熵_MATLAB信息熵_联合熵_互信息熵代码

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该资源包含一系列用于计算互信息熵、联合熵及条件熵的MATLAB代码。适用于研究和工程应用中涉及的信息理论分析，提供了一个便捷的数据处理工具包。实现互信息程序化可以自动化地进行互信息熵计算和联合熵计算，无需手动操作，从而更加方便快捷。

CNM社区检测算法

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CNM社区检测算法是一种用于识别复杂网络中社区结构的有效方法，通过优化模块度来分割网络，广泛应用于社会学、生物学和计算机科学等领域。社团检测是指对特定群体或组织内部结构、成员关系及活动情况进行分析与评估的过程。通过这种检测可以更好地了解社团的运作模式、影响力以及潜在的问题和机遇。这种方法常用于社会学研究中，帮助研究人员深入了解不同社群的特点和发展趋势。

SAGE算法Matlab代码-UAG 2016年秋季计算数学VRG信息

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本资源包含用于执行SAGE算法的Matlab代码，专为UAG在2016年秋季举办的计算数学虚拟研究小组（VRG）会议设计。 SAGE算法代码matlab佐治亚大学计算数学VRG在2016年秋季为我们的研究生提供了发展有用编程技能的机会，以补充他们的研究计划。该课程的前提是许多学生需要进行计算并创建数学软件，但不一定具备编写易于调试和重用的代码所需的编程及软件工程基础。这个VRG旨在帮助那些将计算作为研究一部分的研究生们提供一个空间来完成项目，并根据需求接受个人技术指导。本学期小组成员包括： - 学习SAGE/python - 使用MATLAB进行图像处理 - 为小学数学教育编写教育网站（HTML/javascript） - 在Macaulay2中开发包 - 在结理论中实现算法（SAGE/GAP）有用的资源包括编码风格指南和使用GitHub的指导，以及自述文件示例。

MATLAB图像信息隐藏检测算法的代码

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本段代码实现了一种基于MATLAB的图像信息隐藏检测算法，用于识别嵌入在数字图像中的隐蔽信息。 MATLAB实现的一个图像信息隐藏检测算法能够识别JPEG图像中的隐藏信息。

基于MATLAB的图像信息熵代码_图像处理_信息熵计算

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本项目提供了一套利用MATLAB进行图像处理及信息熵计算的代码。通过分析图像数据，可以有效地量化图像的信息量，适用于图像压缩、加密等领域研究。利用MATLAB代码可以求得图像的信息熵，包括一维熵和二维熵。