社會網絡分析工具Gephi【統計Part2網絡與分群】

本課程主要在介紹Gephi的分群功能應該如何使用，主要介紹Modualrity、Connected Component、Girvan-Newman、Multi-Dimensional Scaling (MDS)、Lineage五種方法，詳細介紹每一種分群方法所採用的運算原理，並且了解每一個分群演算法可調參數，以幫助使用者最佳視覺化其結果，此外，介紹分群後應如何利用顏色標示出不同的群體，以利後續進行網絡分析與判斷。

1. Modualrity：利用Modualrity進行分群，輔以Modualrity Score來判斷最佳分群結果(一般來說大於0.6即可獲得最佳解)，此外可以利用resolution來增加或減少分群、

2. Connected Component：利用Connected Component探測社群內的小團體、

3. Girvan-Newman：利用Girvan-Newman進行分群，並且可以將權重納入計算、或同時計算重複的連結。

4.Multi-Dimensional Scaling (MDS)：利用節點的特徵進行向量運算，將相似的節點集中以利判斷

5.Lineage：Plugin提供的演算法。