参考文献：http://blog.csdn.net/cleverlzc/article/details/39494957Gephi 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 ...

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 ...

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 ...

假设，你有这样一个网络层： 　　第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间 ...

处理逻辑怎么办？ 那就是反向传播算法。 它对以前的模块产生积极影响，以提高准确性和效率。 让我们来深入 ...

一． 概述 多层网络的学习拟合能力比单层网络要强大很多。所以想要训练多层网络,前面的简单感知机学习方法显然有些不足,需要拟合能力更加强大的算法。反向传播算法( Back Propagation,BP)是其中的经典方法,它可以说是现今最成功的神经网络算法,现实当中使用到神经网络时,大多是使用BP ...

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 ...