我有兴趣在大图上运行 Newman 的 modularity 聚类算法。如果您能指出一个实现它的库（或 R 包等），我将不胜感激。
最好的 ～拉拉
【问题讨论】：
标签： r statistics graph cluster-analysis modularity
我不太确定开源数据可视化工具Gephi 是否使用此算法运行。据我所知，它与论文中的算法一起运行：大型网络中社区的快速展开
这也是一种基于模块化的方法。
【讨论】：
使用 R 的 igraph 包： http://igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html 这实现了一种使用 newman-girvan 模块化最大化方法的快速社区发现算法。
您的代码将如下所示：
library(igraph)
# read graph from csv file
G<-read.graph("edgelist.txt", format="ncol")
fgreedy<-fastgreedy.community(G,merges=TRUE, modularity=TRUE)
memberships <-community.to.membership(G, fgreedy$merges, steps=which.max(fgreedy$modularity)-1)
print(paste('Number of detected communities=',length(memberships$csize)))
# Community sizes:
print(memberships$csize)
# modularity:
max(fgreedy$modularity)
【讨论】：
a method in the excellent networkx package 返回一个 Newman-Watts-Strogatz 小世界图。
【讨论】：