怎么通过一个合作网络矩阵去进行聚类分析

比如给出了一个合作网络矩阵，% 每一行表示一条边连接的节点，节点代表专家，边代表学习合作关系
2 1
3 1
45 1
78 1
3 2
28 2等数据，怎么根据学习合作关系，对网络进行分类

3个案例分析》第25章增量聚类网络应用于医学图像目标提取-该章节介绍了一种基于增量聚类网络的方法，用于医学图像目标提取。该方法不需要预先确定聚类数量，而是在每一步迭代中，根据已有的信息和新的数据点，自适应地更新聚类。通过实验结果，该方法在医学图像目标提取的准确率和运行速度方面都有良好的表现。

解答：根据问题描述，可以考虑使用聚类分析算法，例如k-means、DBSCAN、层次聚类等。以k-means聚类算法为例，可以通过以下步骤完成：

将合作网络矩阵读入Matlab中，得到一个$n\times2$的矩阵变量$X$，其中$n$为边的数量，第一列和第二列表示连通的两个节点的编号。
根据需要选择聚类数量$k$，并设置初始的$k$个聚类中心位置$C_1, C_2, \cdots, C_k$。
根据当前的聚类中心$C_1, C_2, \cdots, C_k$，将所有边分配到最近的聚类中心上，得到每个聚类$C_j$中包含的边的集合$S_j$。
根据$S_j$中包含的所有边，重新计算得到新的聚类中心$C_j$。
如果当前的聚类中心$C_1, C_2, \cdots, C_k$和新计算出的聚类中心$C_1', C_2', \cdots, C_k'$没有改变，则停止算法，否则返回第3步，直到聚类中心不再改变。

下面是一个示例代码，使用k-means聚类将合作网络矩阵分为三类（k=3）：

% 读入数据
load('cooperation_network.mat'); % 以.mat文件的形式存储合作网络矩阵
X = network; % X为nx2的矩阵，n为边的数量，第一列和第二列表示连通的两个节点的编号

% 聚类
k = 3; % 聚类数量
[idx, C] = kmeans(X, k); % idx为nx1的向量，表示每个节点属于哪个聚类，C为kx2的矩阵，表示每个聚类的中心位置

% 可视化聚类结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'k+', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 10);
title(sprintf('K-means clustering with k=%d', k));
legend({'Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids'}, 'Location', 'northwest');

运行完以上代码，将得到一个有三个聚类的合作网络矩阵的可视化结果。需要注意的是，聚类结果可能会受初始聚类中心位置和偏好影响，因此可以多次运行该算法并选择最佳的结果。


% 读取合作网络矩阵数据
data = [
    2 1;
    3 1;
    45 1;
    78 1;
    3 2;
    28 2
];

% 设置要聚类的类别数量
numClusters = 2;

% 执行K-means聚类算法
[idx, centers] = kmeans(data, numClusters);

% 显示聚类结果
disp('聚类结果：');
for i = 1:numClusters
    clusterData = data(idx == i, :);
    disp(['Cluster ', num2str(i), ':']);
    disp(clusterData);
end