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
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
# 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
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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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
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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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
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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## 轮廓系数图 python
在机器学习和数据挖掘中，轮廓系数图是一种用于评估聚类质量的方法。它可以帮助我们判断聚类算法对数据集的聚类效果如何。通过轮廓系数图，我们可以直观地看出每个数据点在聚类中的距离远近，从而判断聚类的紧密度和分离度。
### 轮廓系数的计算方法
轮廓系数是通过计算每个数据点与其所在簇中所有其他数据点之间的距离来确定的。对于每个数据点，我们可以计算以下两个值：
- a
原创
2024-04-19 04:12:37
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# 如何使用Python绘制MFCC系数图
在音频处理和语音识别领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一个非常重要的特征。绘制MFCC系数图可以帮助我们可视化音频信号的特征。本文将引导你逐步实现用Python绘制MFCC系数图，我们将分步骤进行，并提供清晰的代码示例。
## 整体流程
以下是实现绘制MFCC系数图的步骤：
| 步骤 | 描述
这里有一个csv文件： 需求：1. 计算各个变量间的Pearson相关性系数2. 把Pearson相关性系数绘制成热力图heatmap代码里的注释很多（都是给自己看的……怕自己再打开就都看不懂是什么东西了），所以就不再解释了（懒……）完整的代码如下：import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib
import mat
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2023-09-15 22:45:54
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收集正确的数据是我们完成数据分析的前提. 1.数据型态 定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分
在学习使用k-means算法进行负载聚类分析时看到了这样的图，查了之后是用轮廓系数来评估分类结果的准确度或者称合适度。 silhouette 是一个衡量一个结点与它属聚类相较于其它聚类的相似程度。 取值范围-1到1，值越大表明这个结点更匹配其属聚类而不与相邻的聚类匹配。 如果大多数结点都有很高的silhouette value，那么聚类适当。若许多点都有低或者负的值，说明分类过多或者过少。 定
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2023-06-08 13:53:27
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## 如何实现相关系数图Python
在数据分析中，相关系数图是非常重要的一部分，它能帮助我们理解不同变量之间的关系。本文将逐步引导你如何用Python实现相关系数图的绘制。无论你是新手还是对此不熟悉的开发者，这篇文章都将为你提供清晰的指导。
### 流程概述
下面是实现相关系数图的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-10 04:38:46
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# Sci 热力系数图绘制与应用
在科学研究中，热力学系数图对于理解和分析热能传输特性至关重要。通过Python这一强大工具，我们能够便捷地生成热力系数图，为科学数据分析提供可视化支持。本文将以Python的matplotlib库为例，示范如何绘制热力系数图，并结合饼状图进一步展现相关数据。
## 什么是热力系数图？
热力系数是描述材料热导性能的重要参数之一，反映了单位温度差引起的热流量大小
###威尔逊(Wilson)定理当 p为质数时 (p−1)!=p−1=−1 (modp)除了 1和 p−1之外的数都可以和自己的逆元相乘得到幺元 1其逆定理为，若 p>1且 (p−1)!=−1 (modp)，则 p为质数费马(Fermat)小定理当 p为质数，且 x与 p互质时 xp−1=1 (modp)欧拉(Euler)定理当 x与 p互质时 xϕ(p)=1&
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2024-01-29 16:28:41
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随着数据科学的发展，Python在机器学习和数据分析领域的应用变得越来越广泛。尤为重要的是，正则化模型（如Lasso回归和Ridge回归）在处理高维数据时表现出色，然而理解其特征系数对模型的解释性和改进效果至关重要。为了更清晰地展示这些系数如何影响模型表现，我将重点介绍如何利用Python绘制正则模型的特征系数图。
```mermaid
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title 绘制Python正则
数学杂记
对于理工科学生来说，数学很重要，离开对于数学系统的学习之后，接触到的数学知识大多是碎片化的，所以总结很重要。
麦克劳林公式泰勒展开式 麦克劳林展开式时泰勒展开式的特殊形式，表明了任何函数（必须n阶可导，而且n要取到所有的正整数）都能用多项式表示傅里叶级数系数和利用正交性证明得到，首先两边同时乘然后一个周期内积分。随后解得和。 1、设想可以把一个周期函数f(t)通过最简
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2024-04-17 14:23:40
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