Label Propagation Algorithm LPA 标签传播算法解析及matlab代码实现
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 ...
原文：标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
. 社区划分简介 x ：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： .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结果的一个很重要的衡量标准。 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解 类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数 ...
2019-04-15 18:32 3 7819 推荐指数：
相关推荐
标签传播算法（Label Propagation）及Python实现
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 ...
SLAP（Speaker-Listener Label Propagation Algorithm）社区发现算法
其中部分转载的社区发现SLPA算法文章 一、概念 社区（community）定义：同一社区内的节点与节点之间关系紧密，而社区与社区之间的关系稀疏。 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社 ...
前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)
虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 ...
AP聚类算法（Affinity propagation Clustering Algorithm ）
AP聚类算法是基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法。与k-均值算法或k中心点算法不同，AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数。AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点，作为每类的代表。 算法描述： 假设$\{ {x_1},{x_2 ...
Back Propagation：误差反向传播算法
1. 误差反向传播算法（Back Propagation）： ①将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；③在反向 ...
[2] TensorFlow 向前传播算法(forward-propagation)与反向传播算法(back-propagation)
TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 Tens ...
标签传播算法
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 ...