我使用networkx构建了一个图，networkx是一个以人为节点，以消息频率为边缘权重的社交网络。我想把这个网络分成不同的人群。那些经常互相发信息的人往往在同一组。我该怎么做？我应该使用哪种聚类算法？此外，我如何将分组可视化为树状图树？
提前感谢！：D附言：我尝试过python louvain进行分区，但结果不准确，比如它将两个用户划分为不同的组，即使他们的消息频率很高
我尝试过python louvain进行分区，但结果不准确[…]
Louvain方法并不完美，也没有完美的方法，它们总是取决于你试图实现的目标(见本文的结论(。
[…]类似于它将两个用户划分为不同的组，即使他们的消息频率很高。
看起来这个用户可能属于多个社区。。。也许可以尝试一种允许重叠社区的划分方法，比如K-Clique。这种划分方法允许节点属于多个社区。
算法：
以下是我发现的一些替代算法：
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networkX软件包中已经包含了许多算法(此处(。我建议使用
girvan_newman，但它需要大量的计算能力。。。 -
CDLib包也有许多用于networkX的算法(此处(，包括一些允许重叠社区的算法。此外，检查一下leiden算法，你可能更喜欢它而不是louvain，它应该更好(根据他们的论文(
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我仍然建议使用python louvain，用于清晰的社区
祝你好运！