# 边聚集系数：理解网络中的连接性
在网络科学中，"聚集系数"是一个重要的指标，用于衡量网络中节点连接的紧密程度。具体而言，边聚集系数（Edge Clustering Coefficient，ECC）描述了网络中某条边的邻居节点之间的连接情况。本文将深入探讨边聚集系数的定义、计算方法，以及如何在Python中实现这一计算。
## 什么是边聚集系数？
边聚集系数衡量的是与某条边相关的节点的连接
网络聚集系数是用来衡量网络中某些节点之间链接密集程度的指标。通过对网络聚集系数的计算，可以更好地理解数据集中的连接性和结构。在 Python 中，计算网络聚集系数通常使用 NetworkX 库。接下来，我们将以此为线索，详细记录一个完整的备份和恢复过程，包括相应的策略、恢复流程，以及在其中使用的一些工具链和验证方法。
### 备份策略
为了确保网络聚集系数计算的结果不会因数据丢失而受到影响，需
K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，聚类的效果也还不错，这里简单介绍一下k-means算法，下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k，算法开始随机选择k个记录点作为中心点，然后遍历整个数据集的各条记录，将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中，之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点，然后不断迭代，直到收
实验题目：计算聚集系数和邻里重叠度利用变成编写计算聚集系数和邻里重叠度的算法，使用大数据分析社会网络中的邻里关系实验步骤与内容：输入： 任意图的邻接矩阵输出： 1）每个节点的聚集系数 聚集系数：节点A的聚集系数定义为A的任意两个朋友彼此也是朋友的概率——也就是A相邻的节点之间边的实际数/与A相邻节点对的个数之比 2）每个节点对的邻里重叠度 邻里重叠度:定义一条边的邻里重叠度为:与A,B均为邻居的节
集聚系数（clustering coefficient）用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。具体来说，是一个点的邻接节点之间相互连接的程度。集聚系数分为整体，局部两种。整体集聚系数可以给出一个图中整体的集聚程度的评估，而局部集聚系数则可以测量图中的每个结点附近的集聚程度。整体集聚系数：定义在闭点三点组之上。假设图中有一部分点是两两相连的，那么可以找出很多个“三角形”，其对应的三点两两相
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2023-12-07 23:33:04
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实验内容：输入：任意的有向图输出：1）每个节点的聚集系数2）每个节点对的邻里重叠度相关定义介绍：聚集系数：节点A的聚集系数 = A的任意两个朋友之间也是朋友的概率（即邻居间朋友对的个数除以总对数）邻里重叠度：与A、B均为邻居的节点数/ 与节点A、B中至少一个为邻居的节点数实验思路说明：在有向图中，可能出现自循环和双向边的情况，在计算聚集系数或邻里重叠度的时候，忽略自循环并将双向边视做一条边，因此在
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2023-11-24 03:34:18
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本篇文章主要解决对于kmeans聚类结果，怎样绘制更强的聚类边界：不过在此之前先讲解如何绘制聚类效果、聚类边界，最后再展示上图所示更强的聚类边界。代码其实不需要写下面那么长，但是为了画图好看就写长点叭：kmeans聚类结果kmeans原理太简单就不细致的讲解了，而且matlab自带了kmeans函数，直接用就完事了，以下随机生成一组数据并聚类并绘图：% kmeans demo
% rng(1)
P
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2023-10-10 10:16:44
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19_互联网的商业基础理论 (网络效应) 大家看到互联网的产品都是寡头经济，往往一到两家公司占领了几乎全部的市场:比如微软的操作系统，Office 软件，Google的搜索，中国电商市场的淘宝和京东。社交方面Facebook 和微信等等。 还有一个现象，当一个新产品出现为了抢占市场，进行天量的补贴大战:比如以前的百团大战，Uber和滴滴，摩拜和ofo, 百度外卖和美团外卖等等。
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2023-11-15 15:35:30
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节点度(degree)、度分布(degree distribution). 度是对节点互相连接统计特性最重要的描述, 也反映重要的网络演化特性. 度 k 定义为与节点直接相连的边数. 节点的度越大则该节点的连接就越多, 节点在网络中的地位也就越重要. 度分布 P(k)是网络最基本的一个拓扑性质, 它表示在网络中等概率随机选取的节点度值正好为 k 的概率, 实际分析中一般用网络中度值为 k 的节点占
无向图1.无向图的定义无向图的定义：由一组顶点和一组能将两个顶点相连的没有方向的边组成自环：一条连接一个顶点和自身的边平行边：连接同一对顶点的两条边顶点的度数：依附于这个点的边的总数子图：一幅图的所有边的一个子集连通图：从任意一个顶点都存在一条路径到达另一个任意顶点，则该图则为连通图2.无向图的数据结构常用的图的表示方法邻接矩阵通过一个V*V的布尔矩阵来存储图。当顶点v和顶点w相连接时，定义v行w
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2023-07-19 11:27:30
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1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
1. 基本群聚 这一节介绍的算法，来自于Craig Reynolds在1987年发表的论文《Flocks，Herds and Schools:A Distributed Behavioral Model》。在论文中，他提出算法原型仿真整群的鸟、鱼或其他生物。 这个算法的做出的行为非常类似水中的鱼群或成群的飞鸟。所有的“类鸟群”
数据画像中，根据算法定性计算了很多标签，而最后展示出来的，是定量的标签，如星级标签，这就需要进行定性的评价。一、离差法 离差法，是依据正态分布的原理，以大数量横剖面调查资料的平均数为基准值，以标准差为离散距，对某一体质指标进行分等评价的方法。离差法只适用于测试数据呈正态分布时。 （一）离差法划分评价等级的标准 &n
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2024-01-31 15:46:24
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1. 变差函数定义1.1 二阶平稳假设：由于统计推断一般都要进行重复采样，但储层属性参数有其特殊性，每个位置不可能有多个样本，所以对随机函数Z(u)提出了本征假设，试图采用随机函数理论来接近空间插值。 二阶平稳性是指同时满足下面两个条件：1.2 变差函数定义通常将地质变量在空间两位置处取值之差的方差之半定义为变差函数，记为：从公式可以看出，变差函数揭示了距离h的空间两位置，其地质变量取值的相似度。
聚集索引：一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 CREATE CLUSTERED INDEX CLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)非聚集索引：一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。 CREATE NONCLUSTERED INDEX NONCLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)拿新华字典查字打比方。聚集索引，
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2024-06-04 15:47:28
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此文为个人学习知识点记录聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序相同，实现物理排序，因此一个表只能一个聚集索引，但索引可以包含多个列。聚集索引可以提高查询速度和排序速度。eg:经常使用某一列排序时，在该列上聚集，则可以避免每次查询都进行排序非聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序不同，聚集索引的叶节点是数据，非聚集索引的叶节点还是索引，只不过有一个指针指向对应的数据块注：图片和多数理论引自 皇图
原创
2016-04-05 16:15:18
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在序列上执行聚集函数(比如sum() , min() , max() )eg1:>>>nums = [1, 2, 3, 4, 5]>>>s = sum(x * x for x in nums)eg2:>>>import os>>>files=os.listdir('C:\share')>>>if any(na
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2023-11-21 19:22:36
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1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
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2024-06-03 15:23:59
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什么是Rand指数关于Rand指数的定义我发现维基百科上总结得到位，我也就不再进行赘述，为了本文的完整性和以防国内打不开维基百科，我这里就当一次搬运工，当然有条件的还是建议去维基百科上去看原文~~Rand IndexThe Rand index or Rand measure (named after William M. Rand) in statistics, and in particula
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2024-05-20 22:42:07
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