正则化其实是破坏最优化fruchterman-reingold算法
Fruchterman-Reingold算法是一种基于力导向布局的图可视化算法，用于将图的节点和边以较优的方式布局在二维平面上。该算法通过模拟节点之间的斥力和边之间的吸引力来达到布局的目的。算法步骤如下：1. 初始化：将节点随机放置在二维平面上。2. 计算节点之间的斥力：所有节点对的斥力都为负。斥力大小根据节点之间的距离来计算，节点之间的距离越远，斥力越小。3. 计算边之间的吸引力：边的吸引力为正。吸引力大小根据边的长度来计算，边长度越长，吸引力越大。4. 更新节点的位置：根据节点现有位置以及节点之间的斥力和边之间的吸引力，计算新的节点位置。5. 重复步骤2-4直到布局收敛。
Fruchterman-Reingold算法的优点是能够在相对较短的时间内生成较好的布局结果，但对于大规模图可能会存在一定的计算开销。算法的布局结果可能会受到初始节点位置的影响，因此通常会进行多次运行，选择最优的结果。Fruchterman-Reingold算法是一种常用的图可视化布局算法，通过模拟节点之间的斥力和边之间的吸引力来实现节点的布局。

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