1、规则网络我们把一维链、二维正方晶格等称为规则网络。规则网络是指平移对称性晶格，任何一个格点的近邻数目都相同。特点：一般情况下，集聚系数较大，平均最短路径较长。集聚系数：在图论中，集聚系数是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，是一个点的邻接点之间相互连接的程度。例如生活社交网络中，你的朋友之间相互认识的程度。有证据表明，在各类反映真实世界的网络结构，特别是社交网络结构中，各
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2023-10-26 13:25:57
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图的同构问题引用知网论文[1]张海龙. 图的同构问题算法研究[D].华中科技大学,2007.中基于矩阵变换的同构算法的步骤。用python编写代码实现。这里只是简单判断图是否同构，不涉及映射关系。代码涉及的行间异或矩阵、行间同或矩阵、同型矩阵等自己去参考这个论文。代码由于只是简单翻译算法步骤，相信读起来很困难，如果先去看看这个论文再来看代码就非常容易看懂了。本人是python初学者，有一些代码写的
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2024-06-18 19:28:11
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**如何实现Python网络分析同配系数代码**
*作者：一名经验丰富的开发者*
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## 1. 引言
网络分析是一种用于研究和分析各种网络结构的方法。同配系数是网络分析中一个重要的指标，用于描述网络中节点的连接模式。本文将教会你如何使用Python实现网络分析同配系数的代码。
## 2. 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了Python和相关的网络分析库，比如NetworkX
原创
2023-12-24 06:54:46
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将从以下五个方面进行展开（参考书籍《基于复杂网络的机器学习方法》）：1.度和度相关性2.距离和路径3.网络结构4.网络中心性5.复杂网络度量方法的分类1.度和度相关性将密度接近0的网络称为稀疏网络。同配系数r是一种基于度的皮尔逊相关系数。r是正值时，表示度大的节点倾向于连接度大的节点； r是负值时，表示度大的节点倾向于连接度小的节点。
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2023-09-21 14:43:59
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通配符通配符通常用来匹配文件、目录*匹配任意长度的任意字符，可以是0个?匹配任意单个字符，必须是1个[ ]匹配指定字符范围内的任意单个字符[a-z,A-Z,0-9]匹配所有数字字母，可以不加逗号[a-z]表示取a..z的所有字符[A-Z]表示A,B.....Z[a-Z]表示所有大小写字母[:upper:]所有大写字母[:lower:]所有小写字母[:alpha:]所有字母，大小写[:digit:]
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2024-02-02 09:13:25
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# 如何计算网络的同配性系数（Python实现）
同配性系数是社交网络分析中的一个重要指标，主要用于判断网络中节点之间的连接模式。简而言之，同配性越高，节点之间的特征（如度数或属性）越相似。本文将为你详细讲解如何使用Python计算同配性系数。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个计算过程中的步骤。下表展示了实现同配性系数的主要流程：
| 步骤编号 | 步骤
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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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
# Python 计算 Cronbach α 系数指南
## 介绍
在心理学和社会科学中，Cronbach α 系数常用于测量问卷或测试的可靠性。它反映了一组题目在测量同一心理特征时的一致性。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 计算 Cronbach α 系数，并详细介绍实施步骤。
## 流程概述
下面是我们实现这个目标的具体步骤：
| 步骤 | 描述
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼7-4 计算指数 （5 分）真的没骗你，这道才是简单题 —— 对任意给定的不超过10的正整数n，要求你输出2n。不难吧？输入格式：输入在一行中给出一个不超过10的正整数n。输出格式：在一行中按照格式 2^n = 计算结果 输出2n的值。输入样例：5输出样例：2^5 = 327-5 A乘以B （5 分）看我没骗你吧 —— 这是一道你可以在10秒内完成的题：
# Python 计算 Spearman 系数的指南
Spearman 系数是一种用于衡量两个变量间的相关性的方法，尤其适用于非参数数据。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在 Python 中计算 Spearman 系数。首先，我们将概述整个流程，然后逐步实施每一步。
## 流程概述
我们可以将计算 Spearman 系数的步骤概括为以下几个部分：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 03:48:39
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# Python计算皮尔逊系数
皮尔逊系数是统计学中用来衡量两个变量之间线性相关性的指标，数值在-1到1之间。数值越接近1，表示正相关性越强；数值越接近-1，表示负相关性越强；而0则表示没有线性相关性。本文将介绍如何在Python中计算皮尔逊系数，并提供代码示例。
## 皮尔逊系数的公式
皮尔逊系数的计算公式如下：
\[
r = \frac{\sum{(X_i - \bar{X})(Y_i
## Python计算轮廓系数
### 引言
计算轮廓系数是一种评估聚类算法效果的指标，它可以衡量聚类结果的紧密程度和分离程度。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来计算轮廓系数。本文将教会你如何使用Python计算轮廓系数。
### 步骤
下面是计算轮廓系数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 |
原创
2024-01-21 10:53:19
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一、k-means算法 通常，人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类，即把相似的（或距离近的）样本聚为同一类，而把不相似的（或距离远的）样本归在其他类。 我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示，假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些。我们的目的是为这些数据分组，以便能
为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
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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
python实现最大信息系数：import numpy as np
from minepy import MINE
def print_stats(mine):
print("MIC", mine.mic())
x = np.linspace(0, 1, 1000)
y = np.sin(10 * np.pi * x) + x
mine = MINE(alpha=0.6, c=15)
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2023-06-26 23:39:47
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# 如何使用Python计算分布的偏态系数和峰度系数
在统计学中，偏态系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）是描述数据分布的重要指标。偏态系数衡量了数据分布的对称性，而峰度系数则衡量了数据分布的尖锐程度。这篇文章将指导您如何使用Python来计算这些指标。
## 流程概述
首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
前言接上一部分的算出person相关系数了，接下来该干嘛呢？..正常人会怎样，应该会去算相关系数可不可靠？那咋验算呢？对皮尔逊相关系数进行假设检验(全是字，人都麻了)第一步：提出原假设H0和备择假设H1，并且两个假设截然相反假设我们计算出了一个person相关系数r，我们想检验它是否显著的异常于0，那么我们可以这样设定原假设和备择假设，H0：r = 0，H1：r !=0.第二步：在原假设成立的条件
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2023-10-26 23:37:47
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