网络图聚类

可以使用Python中的networkx和community库来实现网络图聚类。具体步骤如下：

1. 导入相关库

import networkx as nx
import community

2. 创建网络图

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(4, 5)

3. 使用Louvain算法进行社区发现

partition = community.best_partition(G)

该方法会返回一个字典，键是节点，值是节点对应的社区编号。

4. 可视化

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制节点
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values()))

# 绘制边
nx.draw_networkx_edges(G, pos)

# 展示图像
plt.show()

通过构建网络图和使用Louvain算法，我们可以轻松地进行网络图聚类，并且使用可视化工具可以直观地展示聚类结果。