Louvain算法

Louvain 算法的 Matlab 实现包Community_BGLL_Matlab还挺实用的，适合你平时用 Matlab 做网络的时候。模块度优化做得蛮清晰的，而且实现逻辑不绕，基本按着步骤来就能跑出结果。支持邻接矩阵、边列表两种格式，兼容性也比较好。

Louvain 算法的 Matlab 实现，适合做大规模网络社团检测的你。输入一个n*n 的邻接矩阵，输出社团划分结果和对应的模块度 Q 值。代码结构清晰，逻辑也不绕，用起来蛮顺手。是你用惯了 Matlab 做图或跑矩阵类的，这个真的省事。 Louvain 的社团检测是做社交网络的老招牌，像微博传播路径、微信群成员关系，用这个算法都挺合适。模块度 Q 值说白了就是衡量分组好不好的一个指标，越高社团划分越合理。 跑之前你得准备好一个邻接矩阵，记得格式要对，矩阵是对称的，表示无向图。直接塞进算法里，它就能帮你拆分网络结构，还能告诉你每个节点属于哪个社团。 代码调用挺简单，没什么花哨参数，也不用安装

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！

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