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→谱分解方法
## 如果节点<math>v_i</math>和<math>v_j</math>分别在对方的邻域中([[马尔可夫毯]])，则使用[[cosine]]计算两个节点的相似性作为距离
## 如果节点<math>v_i</math>和<math>v_j</math>分别在对方的邻域中([[马尔可夫毯]])，则使用[[cosine]]计算两个节点的相似性作为距离
## 否则将两个节点间的距离设为无穷大∞(1000)
## 否则将两个节点间的距离设为无穷大∞(1000)
# 基于距离矩阵<math>D_{N'×N'}</math>和一个距离超参<math>\epsilon</math>（需要线性搜索，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，同一类里的节点进行粗粒化作为一个宏观节点，得到宏观网络<math>B</math>
# 基于距离矩阵<math>D_{N'×N'}</math>和一个距离超参<math>\epsilon</math>（需要线性搜索，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，同一类里的节点进行粗粒化作为一个宏观节点，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>