用于解决复杂网络社团划分的FastNewman改进算法matlab源程序

FastNewman算法用于解决复杂网络社团划分问题，但是原始的FastNewman算法的复杂度太高，当网络节点增多到上万个节点后，算法运行一次需要数天的时间，而且输入矩阵也会占据很多内存。算法的原理及原始代码见链接（转载）：http://www.docin.com/p-668567774.html 算法改进方案： 1. 输入的连接矩阵由原来的n*n（n为节点个数）矩阵，变为m*2（m为连接个数）矩阵，减少了输入数据量，改变了算法内部数据处理方式 2. 算法内部原来的循环处理方式，通过matlab特有的矩阵化处理方式进行优化，减少循环使用次数，降低了算法复杂度 3. 算法内部对e矩阵的计算由原来的对节点的循环方式，改为对连接的循环方式，循环次数由原来的n*n次减少至m次 压缩包文件注释： 1. main.m             为算法主程序，内部包含对算法和数据文件的调用，以及图片生成程序 2. FastNewman.m  改进的Fast Newman算法 3. class_cal.m        用于对算法输出的Z矩阵进行处理，生成各个类内的节点细胞矩阵 4. 50.mat             50个节点的复杂网络，包含节点坐标和连接矩阵 5. 聚类树状图.jpg  对Z矩阵的画图 6. 聚类效果图.jpg  对class_cal.mat输出结果的画图

class_cal.m
FastNewman.m
main.m
50.mat
聚类树状图.jpg
聚类效果图.jpg