% originally, this weight calculation should be: % weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1)); % but since we didn't take sqrt above and the inverse 2th power % the weights are: % weight = sqrt(distances(neighbor_index)).^(-2/(m-1)); % which is equaliavent to:

这段注释解释了权重计算的原始公式和调整后的公式。

原始的权重计算公式应为 `weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1))`，其中 `m` 是一个参数。这个公式要求先对距离向量 `distances` 进行平方根操作，然后再取倒数的平方。

然而，在之前的代码中并没有进行平方根操作和取倒数的平方，所以需要对权重计算公式进行调整。

调整后的公式为 `weight = sqrt(distances(neighbor_index)).^(-2/(m-1))`，即先对距离向量 `distances` 进行平方根操作，再取倒数的平方。

这两个公式是等价的，只是由于之前的代码没有进行平方根操作，所以使用调整后的公式来保持一致性。

相关问题

neighbor_index = indeces(1:k_values(k)); weight = ones(1,length(neighbor_index)); if fuzzy, % originally, this weight calculation should be: % weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1)); % but since we didn't take sqrt above and the inverse 2th power % the weights are: % weight = sqrt(distances(neighbor_index)).^(-2/(m-1)); % which is equaliavent to: weight = distances(neighbor_index).^(-1/(m-1)); % set the Inf (infite) weights, if there are any, to 1. if max(isinf(weight)) % warning(['Some of the weights are Inf for sample: ' ... % num2str(i) '. These weights are set to 1.']); weight(isinf(weight))=1; end end

这段代码根据排序后的索引值 `indeces`，选择前 `k_values(k)` 个邻居的索引，并将其赋值给变量 `neighbor_index`。

接下来，代码创建了一个长度为 `length(neighbor_index)` 的全一向量，并将其赋值给变量 `weight`。

如果 `fuzzy` 变量为真（即非零），则进行模糊权重的计算。在这种情况下，权重的计算公式应为 `weight = distances(neighbor_index).^(-2/(m-1))`，其中 `m` 是一个参数。

然而，由于在之前的计算中没有进行平方根操作，以及倒数的平方操作，权重的计算公式需要做相应的调整。具体来说，权重计算公式变为 `weight = distances(neighbor_index).^(-1/(m-1))`。

此外，代码检查权重是否存在无穷大的情况。如果有，则将这些无穷大的权重设置为1。这一步是为了避免权重中出现无穷大导致后续计算出错。

需要注意的是，原始代码中有一段被注释掉的警告信息，提醒一些样本的权重被设置为1。你可以根据需要取消注释并查看警告信息。

以下代码主要功能：class Community(): ''' use set operation to optimize calculation ''' def init(self,G,alpha=1.0): self._G = G self._alpha = alpha self._nodes = set() self._k_in = 0 self._k_out = 0 def add_node(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) node_k_in = len(neighbors & self._nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in self._nodes.add(node) self._k_in += 2node_k_in self._k_out = self._k_out+node_k_out-node_k_in def remove_node(self,node): neighbors = set(self._G.neighbors(node)) community_nodes = self._nodes node_k_in = len(neighbors & community_nodes) node_k_out = len(neighbors) - node_k_in self._nodes.remove(node) self._k_in -= 2node_k_in self._k_out = self._k_out - node_k_out+node_k_in

这段代码定义了一个名为Community的类，用于社区检测。该类具有以下功能：

- 初始化函数init(self,G,alpha=1.0)，其中G表示待检测的图，alpha表示社区内部边的权重（默认为1.0）。
- 添加节点函数add_node(self,node)，其中node表示要添加的节点。该函数会将节点添加到当前社区中，并计算该节点与社区内节点的边权重，更新社区内部边和外部边的权重。
- 移除节点函数remove_node(self,node)，其中node表示要移除的节点。该函数会将节点从当前社区中移除，并更新社区内部边和外部边的权重。

这段代码利用集合操作来优化计算，其中self._nodes表示当前社区内的节点集合，neighbors表示当前节点的邻居节点集合，node_k_in表示当前节点与社区内节点的边权重，node_k_out表示当前节点与社区外节点的边权重，self._k_in表示社区内部边的权重，self._k_out表示社区外部边的权重。