本文介绍了如何利用Boost.Graph库实现BC（Betweenness Centrality）聚类算法。BC算法基于节点的中介中心性度量进行聚类，通过计算最短路径确定聚类中心。文中提供了一个创建无向图、计算中介中心性和输出结果的简单示例，展示如何利用该库进行网络数据分析。
基于Boost.Graph模块的BC聚类算法程序实现
BC（Betweenness Centrality）聚类算法是一种基于网络中节点的中介中心性度量来进行聚类的方法。在本文中，我们将使用Boost.Graph模块来实现BC聚类算法。Boost.Graph是一个开源的C++图形处理库，提供了一系列图形操作和算法。
BC聚类算法的主要思想是通过计算网络中节点之间的中介中心性来识别节点之间的连接模式。具体而言，算法计算节点对之间的最短路径数量，并将它们作为路径中介节点。通过识别具有高中介中心性的节点，我们可以将它们作为聚类的中心，从而将网络中的节点划分为不同的聚类。
下面是基于Boost.Graph模块的BC聚类算法的实现示例：
#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
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