1.LPA算法简介 标签传播算法(Label Propagation Algorithm,LPA)是由Zhu等人于2002年提出,它是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。 LPA算法思路简单清晰,其基本过程 ...
参考文献:http: blog.csdn.net cleverlzc article details Gephi 是一款网络分析领域的可视化处理软件,可以用于数据分析,链接分析,社交网络分析等。标签传播算法LPA Label Propagation Algorithm 最早是针对社区发现问题提出时的一种解决方案。主要优点有:时间复杂度 近似线性 ,不需要事先知道社区数量。主要算法流程:首先为每个节 ...
2017-09-30 12:43 0 4410 推荐指数:
1.LPA算法简介 标签传播算法(Label Propagation Algorithm,LPA)是由Zhu等人于2002年提出,它是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。 LPA算法思路简单清晰,其基本过程 ...
动手实践标签传播算法 复现论文:Learning with Local and Global Consistency[1] lgc 算法可以参考:DecodePaper/notebook/lgc 初始化算法 载入一些必备的库: 创建一个简单的数据集 利用 make_moons 生成 ...
众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有 ...
0. 社区划分简介 0x1:非重叠社区划分方法 在一个网络里面,每一个样本只能是属于一个社区的,那么这样的问题就称为非重叠社区划分。 在非重叠社区划分算法里面,有很多的方法: 1. 基于模块度优化的社区划分 基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化,而模块度是对社区划分算法 ...
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6953625.html LPA算法的思路: 首先每个节点有一个自己特有的标签,节点会选择自己邻居中出现次数最多的标签,如果每个标签出现次数一样多,那么就随机选择一个标签替换自己原始的标签 ...
近邻传播聚类算法 原文:https://www.cntofu.com/book/85/ml/cluster/ap.md 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻 ...
反向传播算法是深度学习的最重要的基础,这篇博客不会详细介绍这个算法的原理和细节。,如果想学习反向传播算法的原理和细节请移步到这本不错的资料。这里主要讨论反向传播算法中的一个小细节:反向传播算法为什么要“反向”? 背景 在机器学习中,很多算法最后都会转化为求一个目标损失函数(loss ...
反向传播算法 介绍 反向传播算法,简称BP算法,适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系:一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射,这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力 ...