代码：# 随机生成数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, random_state=42) # 构建图 G = nx.complete_graph(len(X)) # 计算相似度 similarity_matrix = np.zeros((len(X), len(X))) for i in range(len(X)): for j in range(len(X)): if i != j: similarity_matrix[i][j] = np.dot(X[i], X[j]) / (np.linalg.norm(X[i]) * np.linalg.norm(X[j])) # 图坍缩 for i in range(len(X)): neighbors = sorted(G.neighbors(i), key=lambda x: similarity_matrix[i][x], reverse=True) for j in neighbors: if i != j: G = nx.contracted_edge(G, (i, j)) 报错：KeyError: 1 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 23, in <module> neighbors = sorted(G.neighbors(i), key=lambda x: similarity_matrix[i][x], reverse=True) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\networkx\classes\graph.py", line 1356, in neighbors raise NetworkXError(f"The node {n} is not in the graph.") from err networkx.exception.NetworkXError: The node 1 is not in the graph. 进程已结束,退出代码1 如何修改

这个错误可能是因为你的图 `G` 中没有节点 `1`。建议在计算相似度矩阵时，将对角线上的元素设置为0，以避免出现自环。另外，你也可以尝试在使用 `sorted` 函数前，先检查一下节点 `i` 是否存在于图中，例如：

for i in range(len(X)):
    if not G.has_node(i):
        continue
    neighbors = sorted(G.neighbors(i), key=lambda x: similarity_matrix[i][x], reverse=True)
    for j in neighbors:
        if i != j and G.has_node(j):
            G = nx.contracted_edge(G, (i, j))

这里我们增加了 `if not G.has_node(i): continue` 和 `if i != j and G.has_node(j):` 条件语句，以确保只有存在于图中的节点才会被处理。

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# 随机生成数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=5, random_state=42,n_clusters_per_class=2,n_informative=5)

好的，这是一个使用 scikit-learn 库中的 make_classification 函数生成的数据集，包含100个样本，10个特征和5个类别。每个类别有2个簇，其中有5个特征是信息性特征。下面是代码实现：

from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=5, random_state=42, n_clusters_per_class=2, n_informative=5)

其中，n_samples 表示样本数，n_features 表示特征数，n_classes 表示类别数，random_state 是随机种子，n_clusters_per_class 表示每个类别有几个簇，n_informative 表示有几个信息性特征。函数返回的 X 是样本特征矩阵，y 是样本标签向量。

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=5, random_state=42,n_informative=5)

这是一个用于生成分类数据集的函数，其中参数解释如下：

- n_samples：生成的样本数量
- n_features：特征数量
- n_classes：分类数量
- random_state：随机种子
- n_informative：具有信息性的特征数量

函数返回两个变量：X 和 y，其中 X 是一个二维数组，包含 n_samples 行和 n_features 列，表示生成的特征数据；y 是一个一维数组，包含 n_samples 个元素，表示每个样本的分类标签。在此例中，生成了100个样本，每个样本包含10个特征，5个分类标签，随机种子为42，其中有5个具有信息性的特征。