本发明提供一种基于相关性分析的网络节点多维数据社团划分算法，方法利用节点属性之间的关系，对节点进行相关性分析，根据相关性的大小决定节点之间是否有边相连，由此得到复杂网络；然后在高斯混合模型的基础上，利用节点自身属性建立模型，通过EM算法求解模型最优解得到加权复杂网络的最优划分结果；本发明的基于相关性分析的网络节点多维数据社团划分算法高度利用了节点自身属性特征以及节点之间的关联关系，有效的提高社团划分的精准度，算法实施简单，可操作性强，并且不受限于既定的规则和推理模型，适用各式各样的复杂网络。