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RSS订阅原创 网络的介数中心性(betweenness)及计算方法
昨天面试被问到betweenness的计算方法，很尴尬没有自己实现过。平时用的时候通常用Python的networkx包计算，具体算法之前还没了解过。复杂网络的教材通常就介绍了betweenness的意义与定义，直接从定义出发计算的复杂度达到O(n3)O(n^3)这里介绍一个2001年brandes提出的算法，在无权图上复杂度为O(mn)O(mn),在有权图上复杂度在O(mn+nlogn)O(mn+
2016-04-16 15:14:56
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原创 机器学习算法笔记：谱聚类方法
这方法是昨天听同学提起的，大致翻看了几篇博客跟论文，这里写下自己的理解从样本相似性到图根据我们一般的理解，聚类是将相似的样本归为一类，或者说使得同类样本相似度尽量高，异类样本相似性尽量低。无论如何，我们需要一个方式度量样本间的相似性。常用的方式就是引入各种度量，如欧氏距离、余弦相似度、高斯度量等等。度量的选择提现了你对样本或者业务的理解。比如说如果你要比较两个用户对音乐选择的品味，考虑到有些用户习惯
2016-04-14 18:32:57
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空空如也
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