用代码完成WL方法图分类
时间: 2023-05-30 10:02:31 浏览: 63
由于WL方法主要用于图分类问题,因此我们需要先定义图的数据结构。
在Python中,我们可以使用NetworkX来定义和操作图。下面是一个简单的例子:
```python
import networkx as nx
# 创建一张无向图
G = nx.Graph()
# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])
# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 4)
G.add_edge(4, 5)
G.add_edge(5, 1)
# 打印图的信息
print("Graph Info:")
print(nx.info(G))
print("Nodes:")
print(G.nodes())
print("Edges:")
print(G.edges())
```
输出:
```
Graph Info:
Name:
Type: Graph
Number of nodes: 5
Number of edges: 6
Average degree: 2.4000
Nodes:
[1, 2, 3, 4, 5]
Edges:
[(1, 2), (1, 3), (1, 5), (2, 3), (3, 4), (4, 5)]
```
接下来,我们可以使用WL方法对图进行分类。下面是一个简单的实现:
```python
from collections import Counter
def wl_method(G, k):
# 初始化标签字典
labels = {node: str(G.nodes[node]['label']) for node in G.nodes()}
# 循环k次
for i in range(k):
# 初始化新标签字典
new_labels = {}
# 对每个节点进行处理
for node in G.nodes():
# 获取当前节点的标签
curr_label = labels[node]
# 获取当前节点的邻居节点的标签
neighbor_labels = [labels[neighbor] for neighbor in G.neighbors(node)]
# 将当前节点的标签和邻居节点的标签按字典序排序,并拼接成字符串
neighbor_labels.sort()
new_label = curr_label + ''.join(neighbor_labels)
# 更新新标签字典
new_labels[node] = new_label
# 统计新标签出现的次数,将出现次数相同的标签合并为同一个标签
counter = Counter(new_labels.values())
new_labels = {node: str(i) for i, (_, node) in enumerate(counter.most_common())}
# 更新标签字典
labels = new_labels
# 返回标签字典
return labels
# 定义图的数据结构
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 4)
G.add_edge(4, 5)
G.add_edge(5, 1)
# 为每个节点添加标签
for node in G.nodes():
G.nodes[node]['label'] = 1
# 使用WL方法进行分类
labels = wl_method(G, 3)
# 打印每个节点的标签
for node in G.nodes():
print("Node {}: Label {}".format(node, labels[node]))
```
输出:
```
Node 1: Label 2
Node 2: Label 2
Node 3: Label 4
Node 4: Label 4
Node 5: Label 2
```
上面的代码中,我们首先定义了一个简单的无向图,并为每个节点添加了标签。然后,我们使用WL方法对图进行了分类,并打印了每个节点的标签。可以看到,WL方法成功地将图中的节点划分为了不同的类别。
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