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  • 中心度量

    2021-03-04 16:44:58
    方法首先计算每个节点在不同距离尺度上的局部维数,然后将这些局部维数转化为概率,计算每个节点在不同拓扑距离尺度上的信息熵。最后,通过对每个节点在不同尺度上的信息熵和距离进行线性回归,计算出节点的信息维...

    在复杂网络领域,如何识别影响节点是分析网络结构的一个重要问题。在这里介绍一个简单的概念--中心度量

    中心度量

    考虑有n=|V|节点和m=|E|链接的图G=(V, E)。DC、CC、BC的节点中心性测量定义如下:

    A.Degree centrality(DC)

    节点i的DC,记为CD(i),定义为

                                                     C_{}D(i)=\sum_{j}^{N}x_{ij}

    其中i为焦点节点,j为所有其他节点,N为节点总数,x_{ij}为节点i与节点j之间的连接,当节点i与节点j连接时,x_{ij}的值定义为1,否则为0。

    B.Betweenness centrality(BC)

    节点i的BC,记为CB(i),定义为

                                          

    其中gjk表示节点j到k之间的最短路径数,and  gjk(i)表示节点j到k之间经过节点i的最短路径数。

    C.Closeness centrality(CC)

    节点i的CC,记为CC(i),定义为

                                                      

    其中dij为节点i到节点j的距离

    D.Eigenvector centrality

    假设A是n*n相似矩阵。节点i的特征向量中心性xi定义为:归一化特征向量中属于A最大特征值的第i项,k为A最大特征值,n为顶点数

    比例系数u,使xi与与其相连的所有节点的相似度评分之和成正比

    E.PageRank

    PageRank算法是一个著名的特征向量中心性的变种,用于在谷歌搜索引擎和其他商业场景中对网站进行排名。

    与特征向量中心性相似,PageRank假设一个网页的重要性由链接到它的网页的数量和质量决定。

    最初,每个节点有一个单位PR值。然后,每个节点将PR值均匀地分配给其出站链路上的邻居。数学上,节点vi在t步的PR值为

    其中,n为网络中节点总数,k(out) j为节点vj的出度。当所有节点的PR值达到稳态时,上述迭代将停止

    F.LeadRank

    Leader Rank是是Page Rank算法的一个变种。一般来说,他们引入的是一个与所有其他节点双向连接的接地节点。然后,利用随机游动过程来寻找有影响的节点,这个过程一直持续到稳定状态。这个过程可以用随机矩阵P来描述,概率为pij=aij / k(out) i,节点i的随机漫步者下次到达j,其中aij=1表示节点i指向节点j, k(out) i表示出度。那么节点i在t时刻的得分可以定义为

    所有节点i的初始得分为1,地面节点为0。当所有i的分数si(t)收敛到一个唯一的稳态时,表示为si(tc),即收敛时间。因此,节点的最终得分定义为

    其中sg(tc)为接地节点稳态得分。因此,我们可以用Si对每个节点进行排序。

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  • 给出一种面向Artifact的业务流程行为相似性度量方法.首先,通过测量流程模型之间关键Artifact的相似性来评估流程处理的核心业务数据的相似度.其次,根据关键Artifact生命周期特性,测量任务执行路径中任务依赖关系的...
  • 节点中心度量

    千次阅读 2019-02-27 10:14:09
    1.Centrality度量方法:Degree Degree是运用最广泛的centrality之一,因为它计算简单,可理解性强 局限:邻接节点的重要性没有考虑 举个例子,微博上某账户买僵尸粉增加粉丝量,可以使该账户节点的in-degree非常大...

    中心性(centrality):哪个节点的影响力更大?
    1.Centrality度量方法:Degree
    在这里插入图片描述
    Degree是运用最广泛的centrality之一,因为它计算简单,可理解性强

    局限:邻接节点的重要性没有考虑
    举个例子,微博上某账户买僵尸粉增加粉丝量,可以使该账户节点的in-degree非常大,但是并不意味着该节点的影响力就大。

    2.Centrality度量方法:Eigenvector
    影响力大的人不仅仅是朋友多,而且他的朋友也是重要的
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看出,v7节点的重要性,是由和它相边的v1,v4,v6三个节点的重要性来决定的,也就是说,如果v1,v4,v6的重要性越高,那么v7节点的重要性也就越高。
    其中,? 是矩阵的特征根

    3.Centrality度量方法:Katz
    eigenvector方法在无向图上的表现非常优异
    但当出现在有向无环图时,其中节点 eigenvector centrality变成0
    在这里插入图片描述
    Katz提出了一个改进方法,即每个节点初始就有一个centrality值
    这样,上图中v6和v5节点的centrality计算方法就变成了:
    在这里插入图片描述
    4.Centrality度量方法:PageRank
    Katz在计算时,每条出边都会带上起始节点的完整中心性值,这是否合理呢?
    显然是不合理的,举个例子,导航网站hao123,它指向了许多其它网站,在katz方法中,该网站每条出边的值都是一样的,但显然,雅虎和其它小网站的重要性是不一样的。

    为此,Google的Larry Page对Katz的方法提出了进一步的改进,称为PageRank算法。

    PageRank算法在Katz的基础上,假设一个节点的出度是n,刚每条出边附上1/n的起始节点的中心度量值
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    进行了一轮迭代计算之后
    在这里插入图片描述
    经过多轮迭代,直到centrality值收敛,即得到每个节点的centrality

    5.Centrality度量方法:Betweenness
    betweenness则从路径这个维度来度量节点的centrality.

    对于网络中的两个节点A和B,他们之间的最短路径可能有很多条。计算网络中任意两个节点的所有最短路径,如果这些最短路径中有很多条都经过了某个节点,那么就认为这个节点的Betweenness Centrality高
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从直观上讲,图中左边的这些节点和右边的这些节点都必须通过A ,F两个点来连接。因此这两个点的betweenness centrality也会更高。

    6.Centrality度量方法:Closeness
    Closeness的centrality 度量方法思想是:如果节点到图中其它节点的最短距离都很小,那么我们认为该节点的Closeness Centrality高。

    在这里插入图片描述
    这个定义其实比Degree Centrality从几何上更符合中心度的概念,因为到其它节点的平均最短距离最小,意味着这个节点从几何角度看是出于图的中心位置。

    举个例子,在社交网络中,Closeness Centrality高的节点一般扮演的是八婆的角色(gossiper)。他们并不是明星,但是乐于在不同的人群之间传递消息。

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  • 《招商银行信用卡中心2019秋招IT笔试(数据挖掘方向第二批)》最后一问就是关于 各种 度量距离方法的比较。看到这篇文章总结的全面和自己,故转载。...欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学、初中和...

    招商银行信用卡中心2019秋招IT笔试(数据挖掘方向第二批)》最后一问就是关于各种度量距离方法的比较。看到这篇文章总结的全面和细致,故转载。

    此外,文末将补充秋招原题及答案供参考。

    转载来源:https://my.oschina.net/hunglish/blog/787596

    1. 欧氏距离(Euclidean Distance)

    欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。

    欧氏距离

    • 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:

    欧氏距离2维

    • 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:

    欧氏距离3维

    • n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离(两个n维向量):

    欧氏距离n维

    • Matlab计算欧氏距离:

    Matlab计算距离使用pdist函数。若X是一个m×n的矩阵,则pdist(X)将X矩阵每一行作为一个n维行向量,然后计算这m个向量两两间的距离。

            X=[1 1;2 2;3 3;4 4];
            d=pdist(X,'euclidean')
            d=
              1.4142    2.8284    4.2426    1.4142    2.8284    1.4142
    

    2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance)

    顾名思义,在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口,驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”。曼哈顿距离也称为“城市街区距离”(City Block distance)。

    曼哈顿距离

    • 二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离:

    曼哈顿距离2维

    • n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)的曼哈顿距离:

    曼哈顿距离n维

    • Matlab计算曼哈顿距离:

        X=[1 1;2 2;3 3;4 4];
        d=pdist(X,'cityblock')
        d=
          2     4     6     2     4     2
      

    3. 切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)

    国际象棋中,国王可以直行、横行、斜行,所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个。国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步?这个距离就叫切比雪夫距离。

    切比雪夫距离_国际象棋

    • 二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离:

    切比雪夫距离2维

    • n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)的切比雪夫距离:

    切比雪夫距离n维

    • Matlab计算切比雪夫距离:

        X=[1 1;2 2;3 3;4 4];
        d=pdist(X,'chebychev')
        d=
          1     2     3     1     2     1
      

    4. 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)

    闵氏距离不是一种距离,而是一组距离的定义,是对多个距离度量公式的概括性的表述。

    • 闵氏距离定义:
    • 两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为:

    闵式距离n维

    其中p是一个变参数:

    当p=1时,就是曼哈顿距离;

    当p=2时,就是欧氏距离;

    当p→∞时,就是切比雪夫距离。

    因此,根据变参数的不同,闵氏距离可以表示某一类/种的距离。

    • 闵氏距离,包括曼哈顿距离、欧氏距离和切比雪夫距离都存在明显的缺点。
    • e.g. 二维样本(身高[单位:cm],体重[单位:kg]),现有三个样本:a(180,50),b(190,50),c(180,60)。那么a与b的闵氏距离(无论是曼哈顿距离、欧氏距离或切比雪夫距离)等于a与c的闵氏距离。但实际上身高的10cm并不能和体重的10kg划等号。
    • 闵氏距离的缺点:
    • (1)将各个分量的量纲(scale),也就是“单位”相同的看待了;
    • (2)未考虑各个分量的分布(期望,方差等)可能是不同的。

    • Matlab计算闵氏距离(以p=2的欧氏距离为例):

        X=[1 1;2 2;3 3;4 4];
        d=pdist(X,'minkowski',2)
        d=
          1.4142    2.8284    4.2426    1.4142    2.8284    1.4142
      

    5. 标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean Distance)

     定义: 标准化欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进。标准欧氏距离的思路:既然数据各维分量的分布不一样,那先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等。假设样本集X的均值(mean)为m,标准差(standard deviation)为s,X的“标准化变量”表示为:

    标准化欧氏距离

    • 标准化欧氏距离公式:

    标准化欧氏距离公式

    如果将方差的倒数看成一个权重,也可称之为加权欧氏距离(Weighted Euclidean distance)。

    • Matlab计算标准化欧氏距离(假设两个分量的标准差分别为0.5和1):

        X=[1 1;2 2;3 3;4 4];
        d=pdist(X,'seuclidean',[0.5,1])
        d=
          2.2361    4.4721    6.7082    2.2361    4.4721    2.2361
      

    6. 马氏距离(Mahalanobis Distance)

     马氏距离的引出:

    马氏距离来源

    上图有两个正态分布的总体,它们的均值分别为a和b,但方差不一样,则图中的A点离哪个总体更近?或者说A有更大的概率属于谁?显然,A离左边的更近,A属于左边总体的概率更大,尽管A与a的欧式距离远一些。这就是马氏距离的直观解释。

    • 概念:马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进行主成分分解。再对所有主成分分解轴做归一化,形成新的坐标轴。由这些坐标轴张成的空间就是规范化的主成分空间。

    马氏距离概念

    • 定义:有M个样本向量X1~Xm,协方差矩阵记为S,均值记为向量μ,则其中样本向量X到μ的马氏距离表示为:

    马氏距离公式

    向量Xi与Xj之间的马氏距离定义为:

    马氏距离公式

    若协方差矩阵是单位矩阵(各个样本向量之间独立同分布),则Xi与Xj之间的马氏距离等于他们的欧氏距离:

    马氏距离公式

    若协方差矩阵是对角矩阵,则就是标准化欧氏距离。

    • 欧式距离&马氏距离:

    欧式距离&马氏距离

    欧式距离&马氏距离

    • 马氏距离的特点:
    • 量纲无关,排除变量之间的相关性的干扰;
    • 马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的,如果拿同样的两个样本,放入两个不同的总体中,最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的,除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同;
    • 计算马氏距离过程中,要求总体样本数大于样本的维数,否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在,这种情况下,用欧式距离计算即可。
    • Matlab计算马氏距离:

        X=[1 2;1 3;2 2;3 1];
        d=pdist(X,'mahal')
        d=
          2.3452    2.0000    2.3452    1.2247    2.4495    1.2247
      

    7. 余弦距离(Cosine Distance)

    几何中,夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异;机器学习中,借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。

    • 二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式:

    余弦距离

    • 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦为:

    余弦距离

    即:

    余弦距离

    夹角余弦取值范围为[-1,1]。余弦越大表示两个向量的夹角越小,余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反余弦取最小值-1。

    • Matlab计算夹角余弦(Matlab中的pdist(X, ‘cosine’)得到的是1减夹角余弦的值):

        X=[1 1;1 2;2 5;1 -4];
        d=1-pdist(X,'cosine')
        d=
          0.9487    0.9191   -0.5145    0.9965   -0.7593   -0.8107
      

    8. 汉明距离(Hamming Distance)

    汉明距离

    • 定义:两个等长字符串s1与s2的汉明距离为:将其中一个变为另外一个所需要作的最小字符替换次数。例如:

        The Hamming distance between "1011101" and "1001001" is 2. 
        The Hamming distance between "2143896" and "2233796" is 3. 
        The Hamming distance between "toned" and "roses" is 3.
      
    • 汉明重量:是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离,也就是说,它是字符串中非零的元素个数:对于二进制字符串来说,就是 1 的个数,所以 11101 的汉明重量是 4。因此,如果向量空间中的元素a和b之间的汉明距离等于它们汉明重量的差a-b。

    • 应用:汉明重量分析在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。比如在信息编码过程中,为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大。但是,如果要比较两个不同长度的字符串,不仅要进行替换,而且要进行插入与删除的运算,在这种场合下,通常使用更加复杂的编辑距离等算法。

    • Matlab计算汉明距离(Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比):

        X=[0 1 1;1 1 2;1 5 2];
        d=pdist(X,'hamming')
        d=
          0.6667    1.0000    0.3333
      

    9. 杰卡德距离(Jaccard Distance)

    杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient):两个集合A和B的交集元素在A,B的并集中所占的比例,称为两个集合的杰卡德相似系数,用符号J(A,B)表示:

    杰卡德相似系数

    • 杰卡德距离(Jaccard Distance):与杰卡德相似系数相反,用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度:

    杰卡德距离

    • Matlab计算杰卡德距离(Matlab中将杰卡德距离定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例):

        X=[1 1 0;1 -1 0;-1 1 0];
        d=pdist(X,'jaccard')
        d=
          0.5000    0.5000    1.0000
      

    10. 相关距离(Correlation distance)

    相关系数示意图

    • 相关系数:是衡量随机变量X与Y相关程度的一种方法,相关系数的取值范围是[-1,1]。相关系数的绝对值越大,则表明X与Y相关度越高。当X与Y线性相关时,相关系数取值为1(正线性相关)或-1(负线性相关):

    相关系数

    • 相关距离:

    相关距离

    • Matlab计算相关系数与相关距离:

        X=[1 2 3 4;3 8 7 6];
        c=corrcoef(X') %返回相关系数矩阵
        d=pdist(X,'correlation') %返回相关距离
        c=
          1.0000    0.4781
          0.4781    1.0000
        d=
          0.5219
      

    11. 信息熵(Information Entropy)

     以上的距离度量方法度量的皆为两个样本(向量)之间的距离,而信息熵描述的是整个系统内部样本之间的一个距离,或者称之为系统内样本分布的集中程度(一致程度)、分散程度、混乱程度(不一致程度)。系统内样本分布越分散(或者说分布越平均),信息熵就越大。分布越有序(或者说分布越集中),信息熵就越小。

    信息熵公式

    • 信息熵的由来:请参考博客:XXXXXXXX。

    • 计算给定的样本集X的信息熵的公式:

    信息熵公式

    参数的含义:

    n:样本集X的分类数

    pi:X中第 i 类元素出现的概率

    信息熵越大表明样本集S的分布越分散(分布均衡),信息熵越小则表明样本集X的分布越集中(分布不均衡)。当S中n个分类出现的概率一样大时(都是1/n),信息熵取最大值log2(n)。当X只有一个分类时,信息熵取最小值0。


    分割线:

    • 题目

    简述曼哈顿距离、欧式距离、明式距离、余弦距离、皮尔森相关系数的原理及定义,并在此基础上说明不同距离适合的应用场景。

    • 参考答案

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  • 2018年4月10号下午,软件成本度量方法及CMMIV2.0研讨会在上海成功举办。本次会议由工业和信息化部电子第五研究所赛宝认证中心主办,上海市国有资产信息中心和上海市计算机用户协会协办,畅享网承办。50余位来自政府...

    2018年4月10号下午,软件成本度量方法及CMMIV2.0研讨会在上海成功举办。本次会议由工业和信息化部电子第五研究所赛宝认证中心主办,上海市国有资产信息中心和上海市计算机用户协会协办,畅享网承办。50余位来自政府、金融、服务业、制造业等领域的CIO们共同探讨了软件成本度量方法及CMMIV2.0。

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    图:软件成本度量方法及CMMIV2.0研讨会现场

    会上,赛宝认证中心副总经理王卫东就软件成本度量行业发展趋势发表了主题演讲,银行软件成本度量体系导入项目组代表吴小庆分享了软件成本度量体系建设经验,赛宝认证中心软件质量部高级咨询师史俊详细讲解了CMMIV2.0的最新动态和要求。

    软件成本度量的意义及基本思路

    软件成本度量对各行各业均具有诸多社会意义,如:提高软件价值净化软件生态,促进良性竞争、提高软件组织盈利能力,帮助软件做大做强、杜绝重大预算浪费,使预算审批有据可依及结合过程改进,便于建立自主可控的软件研发成熟度模型,进行风险防控。据王卫东介绍,软件成本度量的基本思路是以规模、工作量、成本度量为基础,建立结构化的企业级数据库,形成过程能力基线和过程性能模型,根据度量目标进行闭环管理,持续改进。

    软件成本度量规范解读及应用案例分享

    2013年工信部发布《软件研发成本度量规范》行标,此为业内现行标准。2015年该行标被国家计划升为《软件与系统工程软件研发成本度量规范》国标并即将完成审批。软件研发成本度量规范主要是利用功能点方法并采用国际标准进行规模估算,再基于基准数据建立模型,引入调整因子进行工作量估算,最后参照行业数据,采用基准比对方法进行成本估算。国际功能点标准常用为IFPUG、NESMA、COSMIC,吴小庆指出业内主推NESMA。在解决早期估算的难题上,国内某知名银行A的软件成本度量体系导入经验具有参考价值,结合NESMA并在早期估算中引入快速功能点,提高了估算方法效率。针对调整因子涉及主观性的问题,国内某知名银行B先确定产品线,由专家小组进行打分后直接使用,避开了主观环节,该实践同样具有借鉴意义。

    2018-04-13-10662ffff9-8684-4e68-b8eb-282
    图:软件成本度量方法及CMMIV2.0研讨会现场

    CMMIV2.0最新动态和要求解读

    当前,软件开发流程管理主要有以下趋势:国内企业软件开发流程日益规范化,企业以定制化流程为主,以满足自身特点和业务需要;SCRUM方法被广泛应用于需要快速响应外部市场变化的行业;DevOps(集成开发与运营)盛行,其主要通过自动化基础设施,自动化流程和持续测量应用性能来改进合作和生产力,提高稳定性和企业效率。
       在这种变化趋势下,CMMIV2.0产品家族中引入了PCMM的内容和View的概念,在整体结构上更强调实践,每个PA中的实践按照级别进行组织。在制度化方面,关注组织层面,减少重复实践,以治理和实施基础实践代替通用实践。最终,CMMIV2.0增加了实施的灵活性,明确了对敏捷方法的支持,减少了冗余内容、实施和复审成本,强调了改进的真实性和可持续性,提高了评估门槛。

    2018-04-13-2788409a19-312c-4a19-af1e-fac
    图:软件成本度量方法及CMMIV2.0研讨会现场

    本次会议具体介绍了软件成本度量方法,并对CMMIV2.0最新动态和要求进行解读,现场气氛热烈,CIO们纷纷提出疑问,积极交流行业经验,大家都表示有所收获,同时对日后多举办类似的活动表达了期许。



    本文出处:畅享网
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  • 网站访问统计术语和度量方法

    千次阅读 2012-01-10 12:56:38
     中国互联网络信息中心(CNNIC)是成立于1997年6月3日的非盈利管理与服务机构,行使国家互联网络信息中心的职责。其宗旨是为我国互联网络用户服务,促进我国互联网络健康、有序地发展。随着互联网络在国内的飞速发展...
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  • 网络分析中,经常会用到中心性这个概念。通常在中心性的分析角度上有两种出发点:中心度和中心势。...目前有四种中心性的分析方法,分别是:度中心性(degree centrality),间接中心性(betweenness centrali...
  • 功能点方法是从用户视角度量软件的大小,已经成为软件规模度量的国内外标准也是唯一纳入国际标准的软件规模度量方法。目前应用比较广泛的是国际功能点用户组(IFPUG)发布的标准功能点法和荷兰软件度量协会(NESMA)...
  • 为了度量节点重要性,基于网络拓扑结构考虑全局信息和局部信息提出了加权的节点重要性度量方法。对于一个无权网络,先考虑网络全局信息,计算出每个节点的特征中心向量值,将边两端节点值的和作为边的权重,从而构成...
  • 图分析中的统计和中心度量算法表

    千次阅读 2017-11-01 12:03:42
    计算方法 度分布 degree distribution 关系多不多 通过度集和顶点集innerjoin算出来 平均路径长度 average path length 网络距离 通过用pregel接口定制算法 ...
  • 度量数据中心趋势的各种方法。假设我们有某个属性X,如salary,已经对一个数据对象集记录了它们的值。令x1,x2,…,xN为X的N个观测值或观测。在本节的余下部分,这些值又称(X的)“数据集”。如果我们标出salary的...
  • 社交网络度量---中心

    万次阅读 2017-04-20 12:46:03
    中心性定义了网络中一个结点...如果把社交网络中的关注行为看做一条有向边,那么受关注的结点一般拥有很高的“入度”,那么我们能够把一个结点的入度看做是结点中心性的度量指标。当然这只是一个最简单的估计方法,还有
  • 中心性(Degree Centrality)是在网络分析中刻画节点中心性(Centrality)的最直接度量指标。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高,该节点在网络中就越重要。 1.2 计算方法 在无向图(Undirected ...
  • 该技术已成功地以足够高的功率水平应用,也可以成功应用于没有外部中子源的堆芯,在该中心中可以忽略点反应堆动力学方程中的中子源项。 对于在低功率水平或在亚临界域中的操作,中子信号波动的增加可能会导致反应性...
  • 图上的广义K均值是一种利用诸如PageRank,谐波中心度等中心度量方法,在有向图和无向图上获得类似k均值的聚类算法。 该算法是可生成的,适用于图形,网格,点云甚至度量空间。 该算法的详细信息在论文中进行了...
  • 测试度量指标介绍

    2021-02-27 15:10:58
    火龙果软件工程技术中心在CMMI4体系的测试过程中定义了四个度量指标:测试覆盖率、测试执行率、测试执行通过率、测试缺陷解决率。为了使专/兼职测试人员理解这四个度量指标,了解如何利用现有资源收集度量数据,本文...
  • 第1部分介绍了作为评估项目全面状况机制的度量的概念,我还描述了可以帮助您在先启阶段评估项目全面状况的特殊度量方法。在这个系列的第2部分中,我专注于开发工作中的主流部分的度量方法:即详细精化和构建阶段
  • 上篇主要介绍了几种常用的聚类算法,首先从距离度量与性能评估出发,列举了常见的距离计算公式与聚类评价指标,接着分别讨论了K-Means、LVQ、高斯混合聚类、密度聚类以及层次聚类算法。K-Means与LVQ都试图以类簇中心...
  • s2:采用余弦角度为相似性度量,分别计算预处理后文本数据向量中的每一个数据对象到每一个初始灰狼个体的初始聚类中心点间的距离,并按相似度最接近的原则,分别将预处理文本数据中的数据对象分配到对应的k个类簇中...
  • 为了避免Web服务可信性正面...针对一个具体的Web服务,先利用重庆市软件评测中心的测试平台获得其缺陷个数及其所属类别,再使用TWSMM-SD对其进行可信性度量,进而证明本方法在Web服务可信性度量中的可行性和有效性。
  • 降维的必要性 高维数据中很容易出现样本稀疏、距离计算困难等问题...主成分分析PCA:对样本进行中心化后,计算协方差矩阵,对协方差矩阵进行特征值分解,取最大的k个特征值对应的特征向量形成投影矩阵。 核化线性降...
  • 上篇主要介绍了几种常用的聚类算法,首先从距离度量与性能评估出发,列举了常见的距离计算公式与聚类评价指标,接着分别讨论了K-Means、LVQ、高斯混合聚类、密度聚类...本篇将讨论机器学习常用的方法--降维与度量学习。
  • 文章目录1 均值和非均值局部滤波2 论文【使用新的相似性度量方法做非局部均值滤波】 1 均值和非均值局部滤波 均值滤波器利用滑窗的方式以滑窗的均值代替中心像素的值,进行滤波。缺点: 当方框的半径越大,得到的...

空空如也

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中心度量方法