1、Fast Unfolding算法的思路 模块度成为度量社区划分优劣的重要标准,划分后的网络模块度值越大,说明社区划分的效果越好,Fast Unfolding算法便是基于模块度对社区划分的算法,Fast Unfolding算法是一种迭代的算法,主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 2、Fast Unfolding算法的过程 Fast Unfolding算...
给定一个数字序列“A”和一个称为基准值的值“p”,划分算法的目的是以这种方式重新排列“A”中的数字,使所有小于“p”的数字排在第一位,然后是其余的数字。 按基准值“p=20”划分前后的序列示例。应用算法后,所有小于20的值(浅绿色)显示在其他值之前(黄色)。 划分算法有不同的应用,但最受欢迎的应用包括: ...
快速划分算法在 CU 划分的过程中是递归的,如图 2 所示,具有两个名为 S-NS 和 HS-VS 的二元分类器。在对 CU 进行编码之前,我们利用 CU 深度和大小的限制来确定当前 CU 是否可以进一步划分,然后使用分类器 S-NS 和 HS-VS 预测进一步的划分结果。 考虑到 CU 大小不同,我们针对不同大小的 CU 训练了不同的...
也就是说,计算的是当前社区划分下的社区内部连接的紧密程度。 Fast Unfolding算法流程 Fast Unfolding 算法的核心包括两部分:1)Modularity Optimization,2)Graph Folding,通过交替执行这两个操作,最终使整个网络的模块度达到最优。 算法的详细过程如下,其中步骤2-3为 Modularity Optimization,步骤4为 Graph Folding: 1)...
扫掠法对几何体也有较高的要求,几何体必须是所谓的 2.5 维实体,即由一个源曲面,一个目标曲面和一系列的连接曲面组成,源和目标曲面必须拓扑结构相同,连接曲面必须是可以用映射法或者子映射法划分结构划的四边形网格的。 扫掠法的源曲面和目标曲面,可以用现有的四边形网格生成算法来实现...
划分算法由两个指针来完成,这两个指针分别指向数组的两头,左指针leftPtr向右移动而右指针rightPtr向左移动,实际上leftPtr和rightPtr初始化时是在左右边的各减一位的位置,这是因为它开始算法前它们都要分别的加一和减一。 当leftPtr遇到比特定值小的值时它继续右移,因为这个数据项的位置已经在数组的小于特定值得一...
围绕中心点划分 Partitioning Around Medoid(PAM)聚类算法的基本思想为选用簇中位置最中心的对象,试图对n个对象给出k个划分;代表对象也被称为是中心点,其他对象则被称为非代表对象;最初随机选择k个对象作为中心点,该算法反复地用非代表对象来代替代表对象,试图找出更好的中心点,以改进聚类的质量;在每次迭代中,所有...
划分算法 划分算法的目的 我们设定一个特定值,让所有数据项大于特定值的在一组,小于特定值的在另一组,划分算法是快速排序的根本机制。 划分算法的思想 在数组的俩头分别有俩个指针,俩个指针相向而行,假定我们让数组头的部分为小于特定值的数据项,数组尾的部分为大于特定值的数据项,当指针相向移动的过程中,头指针...
处理动态数据流时,增量式划分策略比全量处理更节省资源。当数据具有明显聚类特征时,基于密度的划分比固定阈值法更合理。在实时性要求高的系统中,近似划分算法通过牺牲部分精度换取响应速度的提升,这种权衡决策需要根据业务容错度灵活把握。 partition算法的改进方向集中在三个方面。自适应算法能根据数据分布特征动态调整划分...