C++聚類算法在社交網絡中的社區發現

在社交網絡中，社區發現是一個重要的任務，它可以幫助我們理解網絡中的用戶如何相互關聯和分組。C++是一種強大的編程語言，可以用于實現各種聚類算法。以下是一些常用的C++聚類算法及其在社交網絡中的應用：

1. K-means聚類：K-means是一種廣泛使用的聚類算法，它將數據劃分為K個簇，使得每個數據點到其所屬簇的質心的距離之和最小。在社交網絡中，K-means可以用于將用戶劃分為不同的社區，從而揭示用戶的興趣和行為模式。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct Point {
    double x, y;
};

double distance(Point a, Point b) {
    return sqrt(pow(a.x - b.x, 2) + pow(a.y - b.y, 2));
}

int main() {
    vector<Point> points = {{1, 2}, {1, 4}, {1, 0}, {10, 2}, {10, 4}, {10, 0}};
    int K = 2;
    vector<Point> centroids(K);

    // K-means算法實現
    // ...

    return 0;
}

2. DBSCAN聚類：DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種基于密度的聚類算法，它可以發現任意形狀的簇，并識別噪聲點。在社交網絡中，DBSCAN可以用于發現具有相似連接模式的用戶群組。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <unordered_set>

using namespace std;

struct Point {
    double x, y;
};

double distance(Point a, Point b) {
    return sqrt(pow(a.x - b.x, 2) + pow(a.y - b.y, 2));
}

int main() {
    vector<Point> points = {{1, 2}, {1, 4}, {1, 0}, {10, 2}, {10, 4}, {10, 0}};
    int eps = 2;
    int minPts = 2;

    // DBSCAN算法實現
    // ...

    return 0;
}

3. 譜聚類：譜聚類是一種基于圖論的聚類方法，它通過將數據映射到低維空間來實現聚類。在社交網絡中，譜聚類可以用于發現具有相似連接模式的用戶群組，同時保留網絡的局部結構。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct Point {
    double x, y;
};

double distance(Point a, Point b) {
    return sqrt(pow(a.x - b.x, 2) + pow(a.y - b.y, 2));
}

int main() {
    vector<Point> points = {{1, 2}, {1, 4}, {1, 0}, {10, 2}, {10, 4}, {10, 0}};

    // 譜聚類算法實現
    // ...

    return 0;
}

在實際應用中，可以根據具體需求和數據特點選擇合適的聚類算法。同時，為了提高聚類效果，還可以對原始數據進行預處理，例如去除噪聲點、歸一化特征等。