基于 Laplace 矩阵 Jordan 型的复杂网络聚类算法

在目前复杂网络聚类算法中,基于Laplace特征值的谱聚类方法具有严密的数学理论和较高的精度,但受限于该方法对簇结构数量、规模等先验知识的依赖,难以实际应用。针对这一问题,基于Laplace矩阵的Jordan型变换,提出了一种先验知识的自动获取方法,实现了基于Jordan矩阵特征向量的初始划分。基于Jordan型特征值定义了簇结构的模块化密度函数,并使用该函数和初始划分结果完成了高精度聚类算法。该算法在多个数据集中的实验结果表明,与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比,基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验知识的情况下,实现了更高的聚类精度,验证了先验知识获取方法的有效性和合理性。