新型图论聚类方法是一种基于图论的聚类技术，它利用图的拓扑结构和节点之间的关系来进行数据的聚类。以下是一些新型图论聚类方法的介绍：

  1. 基于模块度最大化的聚类方法：

  2. 这种方法旨在找到一种划分方式，使得图的模块度（模块度是衡量图结构中社区结构强度的指标）最大化。

  3. 通过优化目标函数，可以确定**的聚类结果。

  4. 基于标签传播的聚类方法：

  5. 标签传播算法是一种基于图的半监督学习方法，它利用节点的标签信息来传播标签到其他节点。

  6. 在聚类过程中，每个节点会尝试与其邻居节点共享标签，从而形成不同的聚类簇。

  7. 基于图卷积网络的聚类方法：

  8. 图卷积网络（GCN）是一种强大的图信号处理工具，能够有效地捕捉图的复杂结构信息。

  9. 通过训练一个图卷积网络模型，可以对图进行表示学习，并用于聚类任务。

  10. 基于谱聚类的聚类方法：

  11. 谱聚类是一种利用图谱（图的拉普拉斯矩阵的特征向量）进行聚类的方法。

  12. 通过将图的节点特征映射到低维空间，并利用图的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，可以获得较好的聚类效果。

  13. 基于图自同构的聚类方法：

  14. 图自同构是指存在一个双射映射，使得图的结构在某种变换下保持不变。

  15. 基于图自同构的聚类方法旨在找到这样的映射，从而将不同的图结构映射到相同的低维空间中，便于进行聚类。

  16. 基于图神经网络的聚类方法：

  17. 图神经网络（GNN）是一种能够处理图数据的深度学习模型。

  18. 通过训练一个图神经网络模型，可以学习到图的表示，并用于聚类任务。这种方法能够自动捕捉图的复杂结构和节点之间的关系。

这些新型图论聚类方法各有特点，适用于不同的应用场景和数据类型。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法或结合多种方法来提高聚类的效果。