用于解决复杂网络社区划分的FastNewman改进算法matlab源代码

内部包含可运行的程序源文件，以及测试程序，测试数据，运行结果图示等。该程序对原始FastNewman算法的性能进行了改进，降低了算法复杂度，减少了输入矩阵的数据量。

function class_cell = class_cal（Z class_count）
Q_uni          = unique（Z（:3））;
Q_count        = zeros（size（Q_uni））;
add_num        = Z（endend） + [1:size（Z1）]‘;
for i = 1:length（Q_uni）
    Q_count（i） = sum（Z（:3） >= Q_uni（i）） + 1;
end
row            = find（Q_count >= class_count）;
row            = row（end）;
class_count    = Q_count（row）; % 实际类数量
Q_cut          = Q_uni（row）;
class_cell     = cell（class_count 1）;
row_Z          = Z（:3） >= Q_cut;
class_lead     = reshape（Z（row_Z 1:2） [] 1）;
class_del      = add_num（row_Z）;
class_lead（ismember（class_lead class_del）） = [];
for i = 1:class_count
    class_cell{i} = class_lead（i）;
end
for i = 1:class_count
    while any（class_cell{i} >= add_num（1））
        class_max = max（class_cell{i}）;
        class_cell{i}（class_cell{i} == class_max） = [];
        class_cell{i} = [class_cell{i} Z（add_num == class_max 1:2）];
    end
end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        922  2017-06-05 09:57  class_cal.m

     文件       2160  2017-06-05 09:56  FastNewman.m

     文件        772  2017-06-05 09:57  main.m

     文件       1242  2017-05-31 13:58  50.mat

     文件      23394  2017-06-05 10:06  聚类树状图.jpg

     文件      44135  2017-06-05 10:06  聚类效果图.jpg

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