📚旁证博引

图嵌入 生成基准网络 植入团 等距映射算法 生成图上向量表示算法 余弦相似度

低维矢量空间 随机块模型 欧几里得空间 调整兰德指数 调整互信息 应用和噪声的基于层次密度的空间聚类算法 随机游走算法

🎯要点

🎯图嵌入算法使用欧几里得和双曲嵌入 | 🎯对矢量空间网络节点迭代嵌入和加权 | 🎯对比嵌入算法：拉普拉斯特征映射、指数最短路径长度到双曲度量的变换 、等距映射和生成图上向量表示算法 | 🎯网络节点角度关系余弦距离和余弦接近度计算方式 | 🎯植入分区生成合成图，基准测试生成合成图f1

📜图节点和边算法用例

📜Python鲁汶意外莱顿复杂图拓扑分解算法

📜Python(C++)大尺度分层边值时变图统计推理并行算法

📜Python层内层外多图布局图基分析

📜Python群体趋向性潜关联有向无向多图层算法

📜Python和MATLAB网络尺度结构和幂律度大型图生成式模型算法

📜Python竞技比赛流体动力学艺术品和药物质量图学习

📜Python元胞自动机沙堆糖景堵塞模型图学习

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
 "Python":90
 "C++":80

pie title 内容分比
"数学":40
"算法":50
"图论":30
"图嵌入学习":50
"合成图":10
"基准测试":10

✂️梗概

🍇Python等距映射降维算法

等距映射是一种突破线性方法局限性的降维算法。其主要目标是将高维数据中的复杂模式展开到低维空间，同时精心保留数据点之间的基本关系。与假设变量之间存在线性关系的主成分分析等线性方法不同，此算法擅长捕捉底层非线性结构，使其成为各种应用的首选。

算法的核心是一系列步骤，这些步骤共同形成了它揭示复杂数据集内在几何形状的独特能力。该算法首先构建一个邻域图，其中节点代表数据点，边连接彼此距离在一定范围内的节点。邻域图是一种节点代表数据点、边连接彼此距离在一定范围内的节点的图。这个邻域图是算法后续计算的基础结构。为了构建邻域图，我们首先计算所有数据点对之间的欧几里得距离。然后，我们为每个数据点选择 k 个最近邻居，并在图中创建连接这些邻居的边。k 的值是算法的一个参数，可以根据数据进行调整。