參考文獻：http://blog.csdn.net/cleverlzc/article/details/39494957Gephi 是一款網絡分析領域的可視化處理軟件，可以用於數據分析，鏈接分析，社交網絡分析等。標簽傳播算法LPA（Label Propagation Algorithm）最早是針對 ...

1.LPA算法簡介 標簽傳播算法（Label Propagation Algorithm，LPA）是由Zhu等人於2002年提出，它是一種基於圖的半監督學習方法，其基本思路是用已標記節點的標簽信息去預測未標記節點的標簽信息。 LPA算法思路簡單清晰，其基本過程 ...

眾所周知，機器學習可以大體分為三大類：監督學習、非監督學習和半監督學習。監督學習可以認為是我們有非常多的labeled標注數據來train一個模型，期待這個模型能學習到數據的分布，以期對未來沒有 ...

0. 社區划分簡介 0x1：非重疊社區划分方法 在一個網絡里面，每一個樣本只能是屬於一個社區的，那么這樣的問題就稱為非重疊社區划分。 在非重疊社區划分算法里面，有很多的方法： 1. 基於模塊度優化的社區划分 基本思想是將社區划分問題轉換成了模塊度函數的優化，而模塊度是對社區划分算法 ...

假設，你有這樣一個網絡層： 　　第一層是輸入層，包含兩個神經元i1，i2，和截距項b1；第二層是隱含層，包含兩個神經元h1,h2和截距項b2，第三層是輸出o1,o2，每條線上標的wi是層與層之間 ...

處理邏輯怎么辦？ 那就是反向傳播算法。 它對以前的模塊產生積極影響，以提高准確性和效率。 讓我們來深入 ...

一． 概述 多層網絡的學習擬合能力比單層網絡要強大很多。所以想要訓練多層網絡,前面的簡單感知機學習方法顯然有些不足,需要擬合能力更加強大的算法。反向傳播算法( Back Propagation,BP)是其中的經典方法,它可以說是現今最成功的神經網絡算法,現實當中使用到神經網絡時,大多是使用BP ...

轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6953625.html LPA算法的思路： 首先每個節點有一個自己特有的標簽，節點會選擇自己鄰居中出現次數最多的標簽，如果每個標簽出現次數一樣多，那么就隨機選擇一個標簽替換自己原始的標簽 ...