DHNN: 动态构建超图与超图卷积之Python实现

DHNN: 动态构建超图与超图卷积之Python实现

在本文中，我们将探讨动态构建超图和超图卷积的方法，并提供使用Python实现的源代码。DHNN代表动态超图神经网络（Dynamic Hypergraph Neural Network），它结合了KNN（最近邻居）和KMeans（K均值）算法，以实现动态构建超图和进行超图卷积操作。

超图是一种图结构的扩展形式，其中边可以连接多个节点，而不仅仅是两个节点。这种扩展性使超图能够更好地表示复杂的关系和交互模式。在DHNN中，我们使用KNN和KMeans算法来动态地构建超图，然后利用超图卷积进行信息传播和特征提取。

让我们开始实现DHNN的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.cluster import KMeans

clas