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基于非线性维数缩减的复杂网络聚类可视化

Clustering Visualization of Complex Network Based on Nonlinear Dimension Reduction
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摘要 提出了一种新的复杂网络聚类可视化方法,该方法基于非线性维数缩减技术:Isomap.在算法中首先根据网络的邻接矩阵定义了一种新的成对节点间的图距离,然后把由该距离计算得出的节点间的距离矩阵作为Isomap的输入,将网络的节点投影到二维平面上.实验表明,投影后的点在二维平面上的分布能够保持原始网络中的局部和全局的几何结构,且具有更均匀的分布,这对于网络节点的聚类可视化大有裨益.
作者 杨树忠 罗四维
机构地区 北京交通大学计算机与信息技术学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期164-168,共5页 Journal of Computer Research and Development
基金 国家自然科学基金项目(60373029) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20050004001)
关键词 复杂网络 非线性维数缩减 聚类可视化
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献17

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计算机研究与发展
2007年 第z2期

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