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 ...
.LPA算法簡介 標簽傳播算法 Label Propagation Algorithm,LPA 是由Zhu等人於 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,其基本過程如下: 為每個節點隨機的指定一個自己特有的標簽 逐輪刷新所有節點的標簽,直到所有節點的標簽不再發生變化為止。對於每一輪刷新,節點標簽的刷新規則如下 ...
2019-09-02 21:32 0 1049 推薦指數:
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 ...
動手實踐標簽傳播算法 復現論文:Learning with Local and Global Consistency[1] lgc 算法可以參考:DecodePaper/notebook/lgc 初始化算法 載入一些必備的庫: 創建一個簡單的數據集 利用 make_moons 生成 ...
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 ...
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 ...
近鄰傳播聚類算法 原文:https://www.cntofu.com/book/85/ml/cluster/ap.md 凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.算法簡介 AP(Affinity Propagation)通常被翻譯為近鄰 ...
反向傳播算法是深度學習的最重要的基礎,這篇博客不會詳細介紹這個算法的原理和細節。,如果想學習反向傳播算法的原理和細節請移步到這本不錯的資料。這里主要討論反向傳播算法中的一個小細節:反向傳播算法為什么要“反向”? 背景 在機器學習中,很多算法最后都會轉化為求一個目標損失函數(loss ...
反向傳播算法 介紹 反向傳播算法,簡稱BP算法,適合於多層神經元網絡的一種學習算法,它建立在梯度下降法的基礎上。BP網絡的輸入輸出關系實質上是一種映射關系:一個n輸入m輸出的BP神經網絡所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射,這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力 ...