【摘 要】
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复杂网络是近年来新兴的研究领域,社区发现是其应用方向之一.对于现实数据集进行聚类分析是数据挖掘的一个重要方法,但存在聚类分析效果不佳的情形.此时若引入相关性度量,将数据集构建成复杂网络,便可使用社区发现方法对其进行处理.现有文献大多针对算法进行改进,对两种方法的划分结果进行比较的研究较少.本文选取了社团划分中的Louvain算法与聚类算法中的K均值聚类算法,首先对两种算法的理论进行比较,接着利用心
【基金项目】
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上海市2022年度“科技创新行动计划”基础研究领域项目（批准号:22JC1400800）资助；
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复杂网络是近年来新兴的研究领域,社区发现是其应用方向之一.对于现实数据集进行聚类分析是数据挖掘的一个重要方法,但存在聚类分析效果不佳的情形.此时若引入相关性度量,将数据集构建成复杂网络,便可使用社区发现方法对其进行处理.现有文献大多针对算法进行改进,对两种方法的划分结果进行比较的研究较少.本文选取了社团划分中的Louvain算法与聚类算法中的K均值聚类算法,首先对两种算法的理论进行比较,接着利用心脏病、肾病患者数据构造复杂网络,比较了Louvain算法的社区划分结果与K均值聚类算法的聚类结果,在正确划分率的评价标准下, Louvain算法的社团划分结果优于K均值聚类算法的聚类结果.
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目的 观察金匮肾气丸与物理疗法联合应用于跟骨骨质增生患者的临床效果。方法 选取2019年3月—2021年3月湖北省云梦县中医医院收治的跟骨骨质增生患者60例，根据随机数字表法分为研究组和对照组，每组30例。对照组患者予以物理疗法，研究组则在对照组基础上加用金匮肾气丸治疗，以7 d为1个疗程，2组均治疗3个疗程。比较2组患者治疗总有效率，治疗前后疼痛情况评分、血清炎性因子水平，不良反应及生活质量评分
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