5、数据科学中的多元方法论：从图分析到自然语言处理

数据科学中的多元方法论：从图分析到自然语言处理

在数据科学领域，存在着各种各样的方法论，它们适用于不同的应用场景。下面将为大家详细介绍图分析、自然语言处理以及其他一些现代系统等方面的内容。

图分析

图分析是将数据表示在一个无维度的空间中，对所有实体之间的关系进行建模，计算所得图的某些统计数据，并通过各种算法从其动态中获取见解的一种方法论。图主要由以下四个部分组成：
- 节点 ：我们希望检查的数据实体，通常用紧凑的圆圈表示。
- 弧 ：实体之间的关系，用连接节点的直线或曲线表示。
- 权重 ：与这些关系对应的数值。
- 连通性矩阵 ：总结上述所有信息的矩阵（当图稀疏时，这是一个稀疏矩阵）。

常见的图算法有以下几种：
|算法类型|算法名称|算法作用|
| ---- | ---- | ---- |
|计算图特征|如计算中心性、阶数、幂和偏心率等|与图的某些方面相关，类似于表格数据集中的描述性统计|
|创建最小生成树|Prim 算法和 Kruskal 算法|连接图中所有节点且总权重最小的图，是图的骨架|
|寻找最短路径|Dijkstra 算法和 Floyd 算法|所有导航系统的核心算法，特别是基于 GPS 的系统|
|寻找连通分量| - |图中的“连通岛”，在稀疏图中特别有用|
|寻找团| - |高度连通的子图，与连通分量类似，但团中的节点可以连接到团外的其他节点|
|寻找最大独立集|Luby 算法|图中的一组节点，其中