# 使用 Python 实现 LPA 算法（Label Propagation Algorithm）
Label Propagation Algorithm (LPA) 是一种无监督的图聚类算法，其优点在于简单且高效。本文将引导你逐步完成 Python 包的 LPA 算法，并提供清晰的代码示例与详细解释。
## 一、实现流程
在开始编码之前，我们首先了解实现过程的整体框架。其主要步骤如下表所
数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
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2023-10-27 05:00:45
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1.概念简介 1）PGA: 程序全局区（Program Global Area），服务器进程的私有内存区域，涉及服务器进程相关私有内存的所有区域和信息。 2）UGA: 用户全局区（User Global Area），会话相关的内存区域。shared server模式中，UGA从SGA的large pool（如果设置）或者shared pool（没有设置large pool）中分配；dedicate
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2023-11-25 12:33:36
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API：应用程序解救。 别人写好的代码，或者编译好的程序，提供给你使用，就叫做API。 你使用了别人代码（或者程序）中的某个函数、类、对象，就叫做使用了某个API。操作系统已经为我们实现了很多功能，它们都被封装成了一个一个的函数，有成百上千个之多，这些函数就叫做 API。各种编程语言自带的标准库其实也是API。这些API由编程语言的开发者们编写，安全、高效、健壮，为我们实现了常见的功能，让我们不用
主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin
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2023-11-14 22:30:55
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Apriori 算法apriori关联规则算法的原理设计较为简单，著名的“啤酒和尿布”说的就是Apriori算法，通俗来讲apriori旨在寻找频繁项集，以帮助商家将消费者有可能一起搭配购买的物品放置在同一个地方，提高消费者的购物效率和良好的购物体验感。Apriori还是十大数据挖掘算法之一，可见Apriori关联规则算法的重要性。(一)算法基本理论1、算法目的Apriori是最常用最经典的挖掘频
文章目录1. 基本思想2. 算法描述3. 算法流程4. 标签传播算法的变形5. LPA算法的python实现 LPA（Label Propagation Algorithm）由Usha Nandini Raghavan等人于2007年提出。1. 基本思想标签传播算法（LPA）是基于图的半监督学习算法，基本思路是从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签信息，利用样本间的关系，建立完全图模型，适
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2023-10-16 20:46:06
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在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一
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2022-08-13 00:00:36
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package lpa; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class LPA { public static float sigma = 1; public static
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2017-06-04 12:00:00
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标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
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2023-08-04 12:45:51
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ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现
原创
2022-04-22 16:36:09
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在现代大数据处理领域，Apache Spark 提供了一种高效的处理和分析大规模图数据的工具，尤其是在进行标签传播（LPA）算法时，Spark GraphX 是一种很好的选择。标签传播算法广泛应用于社区检测和图划分中，结合 Spark GraphX 的强大能力，我们可以有效地进行图数据分析。在本文中，我们将探讨如何实现 Spark GraphX 的 LPA 标签传播，包括备份策略、恢复流程、灾难场
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原创
2021-06-15 20:27:11
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经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度：使用场景：1.空间复杂度 越低越好、n值较大：堆排序 O(nlog2n) O(1)2.无空间复杂度要求、n值较大：桶排序 O(n+k) O(n+k)大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（Bubble Sort）【前后比较-交换】 python实现：d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6,
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2023-09-01 18:21:43
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概念算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法时间复杂度与空间复杂度时间复杂度一个算法的优劣可以用时间复杂度与空间复杂度来衡量。通常讨论算法的复杂度：1、问题规模相同 2、机器配置相同常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。如何判断一个算法的时间复杂度循环减半的过程>>> O(logn)几次循环就是N的几次方的复杂度常用的时间复杂度（按效率排
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2023-06-13 21:26:34
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本人不是专业的python使用者，所以就不按照KNN的算法写推到代码了，直接运用机器学历里面运用得比较多，而且比较简单的sklearn包scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学
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2023-10-13 21:29:27
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一、什么是算法算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法二、时间复杂度、空间复杂度Ⅰ、时间复杂度时间复杂度是一个函数，它定量描述该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表示，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。呈现时间频度的变化规律，记为T(n)=O(f(n)) 指数时间：一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长（即 求解所需的执行时间呈
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2023-07-02 19:33:08
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数据结构线性表包括顺序表和链表，python的list是顺序表，链表一般在动态语言中不会使用。不过链表还是会出现在各种算法题中。链表 link list单链表
逆转链表： leetcode 206
双链表循环单链表字符串 string有一个重要的点就是字符串的匹配问题，其中比较重要的是无回溯匹配算法(KMP算法)，算法比较复杂，重要的思想在于匹配过程中不回溯。实际复杂度是O(m+n), m
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2023-09-29 07:39:30
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本文翻译自：https://www.parallelpython.com/概述Parallel Python是一个python模块，提供了在SMP（具有多个处理器或核心的操作系统）和群集上并行执行python代码的机制。Parallel Python具有轻量级、易安装、易与其他python软件集成的特性。Parallel Python是用纯Python语言写的开源跨平台的模块。特征Python代码
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2023-08-16 15:52:19
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——————1 系统概要 孤立词识别：语音只包含一个单词的英文识别识别对象：0-9以及o的英文语音 训练数据：330句话，每个字符30句话，11个字符
测试数据：110句话，每个字符10句话，11个字符模型：混合高斯模型(GMM)，k=5个分量 环境：window、Pycharm、python3.5、utils、numpy、scipy
目标：单个字符的识别准确率
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2024-01-23 23:09:15
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