原文:度中心性(Degrree centrality)-介数中心性(Betweeness centrality)-特征向量中心性( Eigenvector centrality)-k-壳与k-核

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2021-05-03 21:49 1 16404 推荐指数:

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特征向量中心性(从文献中摘抄)

特征向量的方法不仅考虑节 点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响.   重要的参考文献:https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/103108506 ...

Fri Mar 13 20:04:00 CST 2020 6 7030
双层网络的创建(层的加入,以及中心性算出)

思路:在之前的单层网络上,再创建一个网络。两个网络的节点一一对应,这样方便了两个网络的连接。区别两个网络的就是它们属于不同的层。 用到的数据: 完整代码: ...

Tue Mar 17 01:45:00 CST 2020 1 543
K-近邻算法

1. 概念 测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂高、空间复杂高。 适用范围:数值型和标称型 工作原理: 存在一个样本数据合计,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系 ...

Tue Feb 21 01:07:00 CST 2017 0 1812
k-近邻算法

系列文章:《机器学习实战》学习笔记 本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握。首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品;其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据;再次,本文讨论了当存在许多数据来源时 ...

Wed Jun 17 07:13:00 CST 2015 3 12363
k-匿名算法

的把这些知识展现出来。这次介绍一个在隐私保护领域常用的模型,K-匿名。 背景 随着大数据分析技术的迅猛发展 ...

Sun Dec 01 02:33:00 CST 2019 0 760
K-近邻算法(KNN)

K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 距离公式 ...

Wed Nov 13 19:42:00 CST 2019 0 279
 
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