計算每個結點的局部聚類系數 對於節點vi,找出其直接鄰居結點集合Ni,計算Ni構成的圖中的邊數K,除以Ni集合可能的邊數|Ni|*(|Ni|-1)/2(無向圖)或|Ni|*(|Ni|-1)(有向圖) 代碼下載地址:https://github.com/caotingting123 ...
轉自http: blog.csdn.net pennyliang article details Clustering coefficient的定義有兩種 全局的和局部的。 全局的算法基於triplet。triplet分為開放的triplet open triplet 和封閉的triplet closed triplet 兩種 A triplet is three nodes that are c ...
2013-06-18 09:26 0 19283 推薦指數:
計算每個結點的局部聚類系數 對於節點vi,找出其直接鄰居結點集合Ni,計算Ni構成的圖中的邊數K,除以Ni集合可能的邊數|Ni|*(|Ni|-1)/2(無向圖)或|Ni|*(|Ni|-1)(有向圖) 代碼下載地址:https://github.com/caotingting123 ...
文章目錄0 皮爾遜系數1 python計算方法1.1 根據公式手寫1.2 numpy的函數1.3 scipy.stats中的函數0 皮爾遜系數 在統計學中,皮爾遜相關系數( Pearson correlation coefficient),又稱皮爾遜積矩相關系數(Pearson ...
利用PYTHON計算偏相關系數(Partial correlation coefficient) 在統計學中,我們經常使用皮爾遜相關系數來衡量兩個變量之間的線性關系。然而,有時我們感興趣的是理解兩個變量之間的關系,同時控制第三個變量。 例如,假設我們想要測量學生學習的小時數和他們獲得的期末考試 ...
文本聚類(Text clustering)文檔聚類主要是依據著名的聚類假設:同類的文檔相似度較大,而不同類的文檔相似度較小。 作為一種無監督的機器學習方法,聚類由於不需要訓練過程,以及不需要預先對文檔手工標注類別,因此具有一定的靈活性和較高的自動化處理能力,已經成為對文本信息進行有效地組織、摘要 ...
以使用聚類算法將具有較大依賴關系( 冗余度高) 的特征聚集到一起。 特征聚類 ,其基本思想是根據特征與特征之間相關性及特征與特征簇之間的相關性將特征集划分成多個簇群。 ...
-------------------------------- 不管是GMM,還是k-means,都面臨一個問題,就是k的個數如何選取?比如在bag-of-words模型中,用k-means訓練碼書,那么應該選取多少個碼字呢?為了不在這個參數的選取上花費太多時間,可以考慮層次聚類 ...
1. 譜聚類 給你博客園上若干個博客,讓你將它們分成K類,你會怎樣做?想必有很多方法,本文要介紹的是其中的一種——譜聚類。 聚類的直觀解釋是根據樣本間相似度,將它們分成不同組。譜聚類的思想是將樣本看作頂點,樣本間的相似度看作帶權的邊,從而將聚類問題轉為圖分割問題:找到一種圖 ...
Dice系數和mIoU是語義分割的評價指標,在這里進行了簡單知識介紹。講到了Dice順便在最后提一下Dice Loss,以后有時間區分一下在語義分割中兩個常用的損失函數,交叉熵和Dice Loss。 一、Dice系數 1.概念理解 Dice系數是一種集合相似度度量函數,通常用於計算兩個樣本 ...