【摘 要】
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为了分析复杂网络和复杂系统的结构和功能特性,提出一种基于谱聚类和主成分分析（principle component analysis,PCA）的网络社团结构检测算法.利用主成分分析方法分析网络中社团
【机 构】
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上海交通大学电子与电气工程学院,上海交通大学信息安全工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61271316、61071152）,国家973重点基础研究发展计划基金项目（2010CB731403、2010CB731406、2013CB329605）,国家十二五科技支撑计划基金项目（2012BAH38 B04）
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为了分析复杂网络和复杂系统的结构和功能特性,提出一种基于谱聚类和主成分分析（principle component analysis,PCA）的网络社团结构检测算法.利用主成分分析方法分析网络中社团结构的拓扑特点,通过压缩网络数据获得网络主要信息,提出了用于确定传统谱聚类中特征向量个数的方法,并在此基础上改进了谱聚类算法.该算法应用于海豚网络和足球网络等网络实例.实验结果表明,该算法可以根据网络结构动态获得特征向量个数,社团划分结果可行有效.
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