graph clustering

图聚类（Graph Clustering）是一种无监督学习方法，用于将图中的节点分组，使得同一组内的节点之间的连接更紧密，而不同组之间的连接较稀疏。这种方法广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。图聚类算法通常基于图的结构特性和节点的属性，通过迭代优化或贪婪策略来寻找最优的分组结果。常见的图聚类算法有谱聚类、社区发现算法（如Louvain方法）、模块化度优化等。这些算法在处理大规模复杂网络时具有较好的性能和可扩展性，为挖掘图结构中的隐藏信息提供了有效工具。