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→谱分解方法
## 否则将两个节点间的相似度设为无穷大∞（可以设个比较大的值，如10000）
## 否则将两个节点间的相似度设为无穷大∞（可以设个比较大的值，如10000）
# 基于相似度矩阵<math>D_{N'×N'}</math>和一个超参<math>\epsilon</math>（需要线性搜索，可以选择EI最大的参数），使用[[OPTICS]]算法（是一种基于密度的聚类算法，旨在识别数据集中不同密度的聚类结构）进行聚类，输出对应超参<math>\epsilon</math>下的聚类方式。
# 基于相似度矩阵<math>D_{N'×N'}</math>和一个超参<math>\epsilon</math>（需要线性搜索，可以选择EI最大的参数），使用[[OPTICS]]算法（是一种基于密度的聚类算法，旨在识别数据集中不同密度的聚类结构）进行聚类，输出对应超参<math>\epsilon</math>下的聚类方式。
# 根据聚类方案，归并根据网络归并方法（参见{{EquationNote|网络归并}}章节）得到宏观网络<math>B</math>
# 根据聚类方案，归并根据网络归并方法（参见[[网络归并]]）得到宏观网络<math>B</math>
时间复杂度：<math>O(N^3)</math>
时间复杂度：<math>O(N^3)</math>