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高斯混合模型作为一种统计学习中的概率模型,已经应用在数据聚类领域。文中将用于聚类的（Gaussian Mixture Model,GMM）模型用于处理社区检测问题。在参数估计过程中,针对普遍使用的爬上迭代算法的缺点,提出了采用实数编码的遗传算法来迭代优化参数;针对算法对初始值敏感的问题,提出了使用K-means来决定初始参数。文章对复杂网络进行GAGMM算法的软分类,并证明了该算法的有效性以及准确性。