K-Means算法给定样本集D=x1,x2,...,xm,假定聚类的簇划分C=C1,C2,...,Ck。k-means算法的目标是最小化平均距离： E=∑i=1k∑x∈Ci||x−μi||22其中
μi=1|Ci|∑x∈Cix是簇
Ci的均值向量。上式刻画了簇类样本围绕簇均值向量的紧密程度，越小代表样本距簇均值中心越靠近。 K-Means算法采用贪心策略，通过迭代优化来近似求解。原理
这学期和李青老师学习复杂网络的一些基础知识，并进行建模。复杂网络在生活中很常见，这学期主要学习其中的两种模型——小世界模型和无标度模型。著名的小世界实验发现了社会群体中人和人之间六度分离的关系(任意两个人之间的平均路径经过了约6个中间人)。如何解释一个人所认识的人并不多，但是却总是有六度分离的现象，就有人提出了小世界的模型。 即人和人之间的社会是由这样的朋友圈组成的。 一般使用
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2024-06-11 18:38:01
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1 基本概念1.1.1 聚类系数：某个顶点 i , 与之相连的三角形数量/与之相连的三元组的数量。1.1.2 度及度的分布 完全随机网络的度的分布近似为Poisson分布。其中，Poisson分布近似的可以认
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2023-10-29 08:48:25
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一、什么是聚类？聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将给定的数
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2024-01-03 13:27:10
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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
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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【科普文章】网络的平均聚类系数
## 1. 引言
在网络科学领域，网络的平均聚类系数是一个重要的度量指标，用来衡量网络中节点之间的紧密程度。聚类系数可以帮助我们理解网络的社交特性、信息传播以及网络拓扑结构等方面的问题。本文将介绍网络的平均聚类系数的概念、计算方法，并使用Python编写代码示例。
## 2. 网络的聚类系数
网络的聚类系数是用来衡量节点之间紧密连接程度的指标。它描述的是一个
原创
2023-08-19 13:37:54
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目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数 前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clustering coefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例”，本文对其做一个简单的介绍。本文参考了 Wiki百科-Clustering coefficient。更：关于GraphSage论文详解，请参见博文《GraphSage-《Induct
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2023-10-11 22:29:28
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本文包括1.快速排序2.归并排序3.堆排序 1.快速排序快速排序的基本思想是：采取分而治之的思想，把大的拆分为小的，每一趟排序，把比选定值小的数字放在它的左边，比它大的值放在右边；重复以上步骤，直到每个区间只有一个数。此时数组已经排序完成。快速排序最重要的是partition函数功能的实现，也就是将比选定基数小的值放在他的左边，比选定基数大的值放在它的右边的功能函数。熟悉快速排序的人也许
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2024-07-31 17:26:46
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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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# 如何实现聚类系数计算的Python教程
聚类系数是一种描述节点在网络中聚集程度的重要指标，它反映了一组节点之间的连接性。在图论中，聚类系数用于衡量一个节点的邻居之间是否彼此相连。本文将指导你如何使用Python来计算聚类系数。
## 任务流程
以下是实现聚类系数计算的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------------
# 有向网络的平均聚类系数
随着网络科学的快速发展，如何衡量网络中节点间的连接性成为研究的热点之一。平均聚类系数是一个重要的指标，用于描述节点相互连接的紧密程度。在这篇文章中，我们将探讨有向网络的平均聚类系数，并提供一个Python代码示例来计算这一指标。
## 什么是平均聚类系数？
聚类系数是指一个节点的邻居中实际形成的边与可能形成的边的比值。简单来说，聚类系数越高，说明节点的邻居之间连接
原创
2024-10-09 05:53:59
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# 全局聚类系数的Python实现指南
## 引言
在网络科学中，聚类系数是用来衡量网络中节点之间的密集程度的重要指标。全局聚类系数描述的是网络中节点的连接性和局部结构特性。本文将为你提供一个简明的流程与代码实例，以帮助你实现全局聚类系数的计算。
## 流程概述
以下是实现全局聚类系数计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-28 06:24:23
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聚类系数（Clustering Coefficient）是网络科学中的一个重要指标，用于衡量网络中节点的聚集程度，即节点的邻居之间相互连接的紧密程度。高聚类系数表示节点的邻居也倾向于相互连接，形成紧密的群体结构；而低聚类系数则表明节点的邻居之间连接较为松散。聚类系数主要分为局部聚类系数和全局聚类系数两种。局部聚类系数：用于衡量单个节点的邻居之间相互连接的程度。具体而言，对于一个节点，其局部聚类系数
聚类系数计算在图论中，集聚系数是图中的点倾向于集聚在一起的程度的一种度量。证据显示：在多数实际网络以及特殊的社会网络中，结点有形成团的强烈倾向，这一倾向的特征是有一个相对紧密的连接(Holland and Leinhardt, 1971[1]; Watts and Strogatz, 1998[2]，后者是提出了小世界网络模型)。在实际网络中，这种可能性比随机生成的均匀网络的两个结点间连接的可能性
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2024-08-26 20:56:20
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# 复杂网络边聚类的Python实现
在现实世界中，许多系统可以被抽象为复杂网络，例如社交网络、互联网、交通网络等。在这些网络中，节点代表实体（如人、网站、道路），而边则代表它们之间的关系。边聚类是分析与理解这些复杂网络的重要方法之一。边聚类的目的是将相似或相关的边归为一类，以提取网络中的潜在结构信息。本文将介绍如何使用Python实现复杂网络的边聚类，并提供相应的代码示例。
## 边聚类的概
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
聚类评价指标最近在做聚类的项目，聚类得到结果后我们需要知道聚类的好坏，用哪个算法效果比较好。肯定要选择那个最好评价的算法。今天我们就不谈算法只谈算法结果的评价。 我也从网上看了很多的别人写的东西，总之是五花八门的。那下面我们言归正传。 聚类算法是机器学习算法中的一种无监督算法。那么在生活中我们大多数做项目的话其实数据集都是为标定的。我看到许多人有写到通过有label的样本，计算它的混淆矩阵。这不乏
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2024-02-02 07:48:30
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聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。属于一种无监督算法。
小小：机器学习理论（十三）Kmeans聚类zhuanlan.zhihu.com
一、相似度/距离计算方法总结1、闵可夫斯基距离（Minkowski）：
2、杰卡德相似系数（Jaccard）：
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2024-09-04 19:57:01
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# Python计算文本聚类系数
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[数据预处理]
B --> C[构建文本特征]
C --> D[计算文本相似度]
D --> E[聚类文本]
E --> F[计算聚类系数]
```
## 整体步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-04-24 06:20:35
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