当我们的数据可以被表示为网络或图是，可以使用图团体检测方法完成聚类。在这个算法中图团体（graph community）通常被定义为一种顶点(vertice)的子集，其中的顶点相对于网络的其他部分要连接的更加紧密。下图展示了一个简单的图，展示了最近浏览过的8个网站，根据他们的维基百科页面中的链接进行了连接。

模块性可以使用以下公式进行计算：

其中L代表网络中边的数量，Aij代表真实的顶点i和j之间的边数, ki,kj代表每个顶点的degree，可以通过将每一行每一列的项相加起来而得到。两者相乘再除以2L表示该网络是随机分配的时候顶点i和j之间的预期边数。所以代表了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。当Aij为1时，且很小的时候，其返回值最高。也就是说，当在定点i和j之间存在一个非预期边是得到的值更高。
是克罗内克δ函数(Kronecker-delta function). 下面是其Python解释：

def Kronecker_Delta(ci,cj):if ci==cj:return 1else:return 0

通过上述公式可以计算图的模块性，且模块性越高，该网络聚类成不同团体的程度越好，因此通过最优化方法寻找最大模块性就能发现聚类该网络的最佳方法。
组合学告诉我们对于一个仅有8个顶点的网络，就存在4140种不同的聚类方式，16个顶点的网络的聚类方式将超过100亿种。32个顶点的网络的可能聚类方式更是将超过10^21种。因此，我们必须寻找一种启发式的方法使其不需要尝试每一种可能性。这种方法叫做Fast-Greedy Modularity-Maximization(快速贪婪模块性最大化)的算法，这种算法在一定程度上类似于上面描述的集聚层次聚类算法。只是这种算法不根据距离来融合团体，而是根据模块性的改变来对团体进行融合。
具体步骤：
1. 首先初始分配每个顶点到其自己的团体，然后计算整个网络的模块性 M。
2. 第 1 步要求每个团体对（community pair）至少被一条单边链接，如果有两个团体融合到了一起，该算法就计算由此造成的模块性改变 ΔM。
3. 第 2 步是取 ΔM 出现了最大增长的团体对，然后融合。然后为这个聚类计算新的模块性 M，并记录下来。
4. 重复第 1 步和 第 2 步——每一次都融合团体对，这样最后得到 ΔM 的最大增益，然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数 M。
5. 重复第 1 步和 第 2 步——每一次都融合团体对，这样最后得到 ΔM 的最大增益，然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数 M。