自己编的Fast Newman算法实现社团发现，matlab源程序

资 源 简 介

自己编的Fast Newman算法实现社团发现，matlab源程序

详 情 说 明

Fast Newman算法是社交网络分析中经典的社团发现算法，其核心思想通过不断合并模块度增益最大的社区实现层次聚类。在MATLAB实现中，通常需要构建邻接矩阵、初始化独立社区，并迭代计算模块度变化。算法输出的树状图可清晰展现社区分裂过程，适合分析社交网络或生物分子网络中的群落结构。

旋转机械二维全息谱计算涉及振动信号处理，通过对比两帧图像的像素点位移变化，可提取设备的动态特性参数。这种时频分析方法常配合独立分量分析（ICA）消除噪声干扰，特别适用于故障诊断领域。

MinkowskiMethod算法在图像处理中用于衡量特征相似性，通过计算向量空间的距离度量来实现模式匹配。MATLAB开发工具箱中的支持向量机（SVM）模块提供了核函数选择与参数优化功能，可用于分类或回归任务。

能量谱分析则是信号处理的经典手段，通过傅里叶变换将时域信号转换为频域能量分布，常用于识别机械振动中的特征频率成分。上述方法的MATLAB实现均需注意算法复杂度与数据归一化处理。