MATLAB实现Newman快速凝聚算法的网络社区检测系统

资 源 简 介

本项目提供Newman快速凝聚算法的完整MATLAB实现，通过自底向上的层次聚类方法检测复杂网络中的社区结构。算法逐步合并模块度增益最大的社区对，优化模块度，适用于社交网络、生物网络等场景的分析与可视化。

详 情 说 明

基于Newman快速凝聚算法的网络社区检测系统

项目介绍

本项目实现了Newman快速凝聚算法（又称快速模块度优化算法）的完整MATLAB解决方案。该算法采用自底向上的层次聚类策略，通过逐步合并网络中能够带来最大模块度增益的社区对，从而高效地检测复杂网络中的社区结构。系统能够为网络数据提供准确的社区划分，并支持结果可视化与分析功能。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了Newman快速凝聚算法，具有高效的模块度优化能力
• 灵活输入支持：支持稀疏/稠密邻接矩阵输入，可自定义算法参数（最大迭代次数、收敛阈值等）
• 多维度输出：提供社区划分结果、模块度变化过程、最终模块度值及性能统计
• 可视化分析：支持网络社区结构可视化展示和模块度变化曲线绘制
• 高性能计算：采用邻接矩阵高效处理技术，优化大规模网络的计算效率

使用方法

基本调用

% 输入网络邻接矩阵（n×n） adj_matrix = [...];

% 调用主函数 [community_ids, Q_history, final_Q, stats] = main(adj_matrix);

高级参数设置

% 设置可选参数 params.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 params.tolerance = 1e-6; % 收敛阈值 params.show_progress = true; % 显示进度信息 node_labels = {'A','B','C'}; % 节点标签（可选）

% 带参数调用 [community_ids, Q_history, final_Q, stats] = main(adj_matrix, params, node_labels);

结果分析

% 查看社区划分结果 disp('社区划分:'); disp(community_ids);

% 查看模块度变化 figure; plot(Q_history); title('模块度优化过程');

% 查看性能统计 disp('算法统计:'); disp(stats);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB标准安装环境
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模网络时建议8GB+）

文件说明

主程序文件整合了完整的社区检测流程，包含邻接矩阵预处理、模块度初始计算、社区合并迭代优化、收敛条件判断等核心功能。具体实现了参数解析与验证、算法进度监控、社区结构动态更新机制、结果可视化生成以及性能数据统计等关键模块，确保算法高效稳定运行并提供完整的输出信息。