matlab里处理社区网络发现中的聚类分析问题的代码

我目前得到了合作网络矩阵的邻接矩阵，是307080*307080，想接着邻接矩阵的每一行为节点的特征然后再利用jaccard和Cosine方法计算相似度最后聚类，最后找出节点数量最多的前五类，但是程序我执行完显示数组太多无法进行，想知道这个代码该怎么处理才好？😭

% 定义邻接矩阵 Adj，假设已经得到一个 307080*307080 的邻接矩阵
% 计算 Jaccard 相似度矩阵
jaccard = pdist(Adj, 'jaccard');
similarity_matrix_jaccard = squareform(jaccard);
% 计算 Cosine 相似度矩阵
cosine = pdist(Adj, 'cosine');
similarity_matrix_cosine = squareform(cosine);
% 使用 K-means 聚类算法
k = 5; % 聚类数目
[idx_jaccard, ~] = kmeans(similarity_matrix_jaccard, k);
[idx_cosine, ~] = kmeans(similarity_matrix_cosine, k);
% 统计每个聚类的节点数量
count_jaccard = histcounts(idx_jaccard, k);
count_cosine = histcounts(idx_cosine, k);
% 找到节点数量最多的前五类
[~, top_classes_jaccard] = sort(count_jaccard, 'descend');
[~, top_classes_cosine] = sort(count_cosine, 'descend');
top_classes_jaccard = top_classes_jaccard(1:5);
top_classes_cosine = top_classes_cosine(1:5);

我可以给出一些建议来优化这段代码:

1. 使用稀疏矩阵来存储邻接矩阵 如果邻接矩阵是稀疏的，即大部分元素都是0，那么可以使用稀疏矩阵来存储邻接矩阵，从而减少内存占用和运算时间。可以使用内置的稀疏矩阵格式来处理稀疏矩阵，如sparse函数。

Adj = sparse(Adj);

1. 使用平行计算来加速相似度矩阵的计算 可以使用并行计算的方式来加速相似度矩阵的计算，减少计算时间。可以使用parfor循环来并行计算。

parfor i = 1:size(Adj, 1)
    jaccard(i) = pdist(Adj(i, :), 'jaccard');
    cosine(i) = pdist(Adj(i, :), 'cosine');
end

1. 使用K-Means++算法来加速K-Means聚类 K-Means++算法是一种改进的K-Means聚类算法，可以更好地选择初始质心，从而得到更好的聚类结果。可以使用内置的kmeans函数，将'Start'参数设置为'plus'，使用K-Means++算法来选择初始质心。

[idx_jaccard, ~] = kmeans(similarity_matrix_jaccard, k, 'Start', 'plus');
[idx_cosine, ~] = kmeans(similarity_matrix_cosine, k, 'Start', 'plus');

1. 使用稀疏矩阵的聚类算法 如果邻接矩阵是稀疏的，可以使用专门针对稀疏矩阵的聚类算法来加速聚类过程，如kmeans_sparsec函数。该函数是MATLAB的一个开源工具包，它提供了针对稀疏矩阵的高效聚类算法。

以上是一些建议，请根据你的具体情况选择适合的方法来优化代码。如果还有其他问题，请告诉我。