Label Propagation 代码

2024-11-04

Label Propagation Algorithm LPA 标签传播算法解析及matlab代码实现

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6953625.html LPA算法的思路: 首先每个节点有一个自己特有的标签,节点会选择自己邻居中出现次数最多的标签,如果每个标签出现次数一样多,那么就随机选择一个标签替换自己原始的标签,如此往复,直到每个节点标签不再发生变化,那么持有相同标签的节点就归为一个社区. 算法优点:思路简单,时间复杂度低,适合大型复杂网络. 算法缺点:众所周知,划分结果不稳定,随机性强是这个算法致命的缺点. 体现在:(1)更新顺序.

LabelRank非重叠社区发现算法介绍及代码实现（A Stabilized Label Propagation Algorithm for Community Detection in Networks）

最近在研究基于标签传播的社区分类,LabelRank算法基于标签传播和马尔科夫随机游走思路上改装的算法,引用率较高,打算将代码实现,便于加深理解. 这个算法和Label Propagation 算法不同的是计算复杂度较高,对每个标签都确定了概率,但是准确性比Label Propagation算法好. 一.概念相关概念不再累述,详情见前两篇文章二.算法思路首先建立一个标签集合,C={1,2,……n},n是节点的数量.标签概率向量Pi(1*n),Pi(c)=节点i对标签c的概率估计,迭代过程中

标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探

0. 社区划分简介 0x1:非重叠社区划分方法在一个网络里面,每一个样本只能是属于一个社区的,那么这样的问题就称为非重叠社区划分. 在非重叠社区划分算法里面,有很多的方法: 1. 基于模块度优化的社区划分基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化,而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准. 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解(类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数),所以通常是采用近似解法,根据求解方法不同可以分为以下几种方法: . 凝聚方法(down t

标签传播算法（Label Propagation）及Python实现

众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习.非监督学习和半监督学习.监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有见到的样本做预测.那这个性能的源头--训练数据,就显得非常感觉.你必须有足够的训练数据,以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以,这样学习到的模型才有意义.那非监督学习就是没有任何的labeled数据,就是平时所说的聚类了,利用他们本身的数据分布,给他们划分类别.而半监督学习,顾名思义就是处于两者之间的,只有

A Node Influence Based Label Propagation Algorithm for Community detection in networks 文章算法实现的疑问

这是我最近看到的一篇论文,思路还是很清晰的,就是改进的LPA算法.改进的地方在两个方面: (1)结合K-shell算法计算量了节点重重要度NI(node importance),标签更新顺序则按照NI由大到小的顺序更新得到ks值后,载计算一下节点邻居ks值和度值d的比值 (2)当出现次数最多的标签不止一个时,再计算一下标签重要度LI(label importance) 其实就是找到节点相同标签的那些令居计算一个合值,看着也不难啊 (3)最后这个算法使用的是异步传播下面是我实现的代码 func

SLAP（Speaker-Listener Label Propagation Algorithm）社区发现算法

其中部分转载的社区发现SLPA算法文章一.概念社区(community)定义:同一社区内的节点与节点之间关系紧密,而社区与社区之间的关系稀疏. 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖. 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空,则称C为非重叠社区(disjoint communities);否则称为重叠社区(overlapping communities). 二.SLPA算法思想与流程 SLP

论文笔记之：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013

Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中,分类的精度高度依赖于可用的有标签数据和相似性度量的精度.此处,本文提出一种半监督的 multi-class and multi-label 分类机制,Dynamic Label Propagation(DLP),是在一个动态的过程中传递,执行 transductive

Automatic Annotation of Airborne Images by Label Propagation Based on a Bayesian-CRF Model

贝叶斯+全连接条件场,无人机和航片数据,通过标注航片数据自动生成无人机标注数据,具体不懂

常见半监督方法 (SSL) 代码总结

经典以及最新的半监督方法 (SSL) 代码总结最近因为做实验需要,收集了一些半监督方法的代码,列出了一个清单: 1. NIPS 2015 Semi-Supervised Learning with Ladder Networks https://github.com/CuriousAI/ladder 2. NIPS 2014 Semi-supervised-Learning-with-Deep-Generative-Models https://github.com/wangxiao57915

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

（十一）延时执行、圆角（可实现圆形label）、代理设计模式

延时执行: 使用控件的performSelector...方法,例如用于移除,可以写在一行. [lab performSelector:@selector(removeFromSuperview) withObject:lab afterDelay:4.0]; 圆角的实现: 在iOS6中,只需要设定label.layer.cornerRadius即可实现圆角. 但是iOS7+中,需要将label.layer.masksToBounds设定为YES才行. 这牵扯到图层的概念. 在label内部有多

多个div中的label标签对齐

这是之前的页面效果: 添加红色部门的代码后: <head> <meta name="viewport" content="width=device-width" /> <title></title> <style> label{ display:inline-block; /*让所有的label对齐,但必须设置宽度;*/ width:100px; } input{ border:1px solid rgba

关于label标签的作用

label标签的定义和用法: <label> 标签为 input 元素定义标注(标记). label 元素不会向用户呈现任何特殊效果.不过,它为鼠标用户改进了可用性.如果您在 label 元素内点击文本,就会触发此控件.就是说,当用户选择该标签时,浏览器就会自动将焦点转到和标签相关的表单控件上. <label> 标签的 for 属性应当与相关元素的 id 属性相同. ——W3school的解释经常见到这样的表单元素,比如:点击一张图片可以重新更换图片,或者点击下图所示的复选框

cc.Label

cc.Label 1:cc.Label是显示文字的组件;2:cc.Label属性面板: String: 文本显示的内容; Horiznotal: 水平对齐的方式: 左右居中; Vertial: 上, 下, 居中, 字与行的排版 Font Size: 字体大小; LineHeight: 每行的高度; OverFlow:文字排版:None: 没有任何特性; Clamp: 截断; Shank:自动缩放到节点大小; Resize Height: 根据宽度自动折行; Font: ttf

input 被checked时和label配合的妙用

input 和label配合的妙用 1:作为文字隐藏与否的开关: 如下代码:对div里面所包含的文字较多,一开始只展示小部分,当用户点击按钮时,进行全部内容的展示(按钮是以向下隐藏箭头的图片) html代码如下 <input type="checkbox" id="A1" > <div> lestias assumenda nesciunt maiores minus molestiae exercitationem, dol

【Python】300行代码搞定HTML模板渲染

一.前言模板语言由HTML代码和逻辑控制代码组成,此处@PHP.通过模板语言可以快速的生成预想的HTML页面.应该算是后端渲染不可缺少的组成部分. 二.功能介绍通过使用学习tornado.bottle的模板语言,我也效仿着实现可以独立使用的模板渲染的代码模块,模板语法来自tornado和bottle的语法.可以用来做一些简单的网页渲染,邮件内容生成等HTML显示方面.以下就是简单的语法使用介绍. 1. 变量.使用{{ }}包裹起来,里面的变量为Python传入.模板渲染时会将传入的变量转换

Masked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification

背景消息传递模型(Message Passing Model)基于拉普拉斯平滑假设(领居是相似的),试图聚合图中的邻居的信息来获取足够的依据,以实现更鲁棒的半监督节点分类. 图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)和标签传播算法(Label Propagation, LPA)均为消息传递算法,其中GNN主要基于传播特征来提升预测效果,而LPA基于迭代式的标签传播来作预测. 一些工作要么用LPA对GNN预测结果做后处理,要么用LPA对GNN进行正则化.但是,它们仍不能直

R语言︱SNA-社会关系网络—igraph包（社群划分、画图）（三）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

sklearn半监督学习

标签: 半监督学习作者:炼己者欢迎大家访问我的简书以及我的博客本博客所有内容以学习.研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! --- 摘要:半监督学习很重要,为什么呢?因为人工标注数据成本太高,现在大家参加比赛的数据都是标注好的了,那么如果老板给你一份没有标注的数据,而且有几百万条,让你做个分类什么的,你怎么办?不可能等标注好数据再去训练模型吧,所以你得会半监督学习算法. 不过我在这里先打击大家一下,用sklearn的包做不了大数据量的半监督学习

scikit-learn API

scikit-learn API 这是scikit-learn的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以提供有关其用途的完整指南. sklearn.base:基类和实用函数所有估算器的基类. 基类 base.BaseEstimator:scikit-learn中所有估算器的基类 base.BiclusterMixin:Mixin类适用于scikit-learn中的所有bicluster估算器 base.ClassifierMixin:Mixin类适用于s

Label Propagation 代码

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