基于MATLAB的Newman社区检测算法实现与验证项目

资 源 简 介

该项目在MATLAB环境中实现Newman快速社区发现算法，通过Zachary空手道俱乐部经典网络数据验证算法有效性。提供完整源码和可视化结果，适用于复杂网络分析与社区结构研究。

详 情 说 明

基于Newman算法的Zachary空手道俱乐部网络社区检测项目

项目介绍

本项目实现了复杂网络中经典的Newman快速社区发现算法，通过在Zachary空手道俱乐部网络数据集上的应用验证，展示算法的社区检测效果。该算法采用模块度优化的层次聚类方法，能够有效识别网络中的社区结构。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现Newman快速社区发现算法
• 模块度优化：基于模块度Q值的最大化原则进行社区划分
• 数据验证：使用经典的Zachary空手道俱乐部网络作为测试数据集
• 结果可视化：提供网络拓扑结构和社区划分的可视化展示
• 性能分析：输出社区划分的详细统计信息和分析结果

使用方法

1. 准备输入数据：Zachary-E文件（包含34个节点、78条无向边的边列表）
2. 设置算法参数：模块度收敛阈值（默认1e-6）
3. 运行主程序：执行核心功能文件
4. 查看输出结果：

- 社区划分标签文件 - 最终模块度Q值 - 迭代收敛过程数据 - 网络可视化图形 - 社区统计信息报告

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 需要安装MATLAB基础工具包
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件承载了项目的核心功能实现，具体包括：网络数据读取与预处理、Newman快速社区发现算法的完整执行流程、模块度计算与优化迭代过程、社区划分结果的生成与分析、网络可视化图形的绘制以及最终结果的综合输出。该文件通过模块化的函数调用，实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路。