nx.karate_club_graph()

时间: 2023-04-27 14:03:32 浏览: 709
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Karate_club.csv

nx.karate_club_graph()是一个Python库networkx中的函数，用于生成Zachary's Karate Club图。这个图是一个社交网络，由34个节点和78条边组成，它描述了一个真实的空手道俱乐部的社交网络。这个函数可以用于研究社交网络的结构和特征，以及社交网络中的社区结构和演化过程。
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空手道俱乐部官方数据集

karate官方数据集 有英文的官方介绍和自己转换成的txt格式的文件
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karate.txt

Zachary karate club Zachary 网络是学者通过对一个美国大学空手道俱乐部进行观测而构建出的一个真实的社会网络.网络中包含 34 个节点和 78 条边,其中个体表示俱乐部中的成员,而边表示成员之间存在的友谊关系。是社会网络分析中较为常用的数据集。

nx.karate_club_graph()如何查看这个数据集具体信息

要查看 nx.karate_club_graph() 数据集的具体信息，可以使用 networkx 库提供的方法。下面是一个示例代码，可以输出该数据集的节点数、边数、节点列表、边列表等信息： python import networkx as nx # ...

nx.karate_club_graph（）如何查看这个数据集可视化

要查看 nx.karate_club_graph() 数据集的可视化，可以使用 networkx 库提供的绘图函数。下面是一个示例代码，可以将该数据集绘制成一个图形： python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as ...

nx.karate_club_graph() 这个数据集里面的数怎么查看

nx.karate_club_graph() 返回的是一个 NetworkX 图对象，里面存储了节点和边的信息。你可以使用以下方法来查看节点和边的信息： 1. 查看节点信息： python G = nx.karate_club_graph() print("节点列表：", G....

import community G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G) pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.axis('off') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values())) nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

G = nx.karate_club_graph() 3. 使用community.best_partition函数检测图中的社区，并将结果存储在字典partition中。 partition = community.best_partition(G) 4. 使用nx.spring_layout函数来...

if __name__ == '__main__': G = nx.karate_club_graph() pos = nx.spring_layout(G) start_time = time.time() algorithm = LPA(G) communities = algorithm.execute() end_time = time.time() for community in communities: print(community) print(cal_Q(communities, G)) print(f'算法执行时间{end_time - start_time}') # 可视化结果 showCommunity(G, communities, pos)这段代码什么意思

它使用了一个叫做“LPA(标签传播算法)”的社区发现算法，并对 “karate_club_graph” 数据集进行了测试。 下面是这段代码的主要步骤： 1. 创建一个karate_club_graph的图，该图是 Zachary Karate Club 的社交网络...

ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[5], line 3 1 import networkx as nx 2 G = nx.karate_club_graph() ----> 3 from networkx.algorithms.link_prediction import train_test_split_edge 4 G_train, G_test = train_test_split_edge(G) ImportError: cannot import name 'train_test_split_edge' from 'networkx.algorithms.link_prediction' (C:\Users\hp\anaconda3\envs\pyG\lib\site-packages\networkx\algorithms\link_prediction.py)

这个错误可能是因为你的 NetworkX 版本较老，没有提供 train_test_split_edge 函数。你可以尝试更新 NetworkX 到最新版本，或者在旧版本中使用其他类似的函数。 你可以尝试使用以下代码进行训练集和测试集的划分...

请解释一下代码if name == "main": G = nx.karate_club_graph() # 空手道 # 给节点添加标签 for node in G: G.add_node(node, labels=node) # 用labels的状态 model = LPA(G) # 原始节点标签 model.draw_picture() model.train() com = set([G.node[node]['labels'] for node in G]) print('社区数量', len(c

这段代码的主要功能是使用标签传播算法（Label Propagation Algorithm，LPA）来检测一个网络（karate_club_graph）中的社区结构。 首先，代码使用 NetworkX 库创建了一个名为 G 的网络对象，并且使用 karate_club_...

community.best_partition(G)参数设置

G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G, resolution=1.0) 这个代码片段将使用分辨率参数为 1.0 的 community.best_partition() 函数将 Karate Club 网络图分割成多个社区，并将...

matlab中用plot函数画出karate网络的图

可以用以下代码实现： ...karate = nx.karate_club_graph() 2. 画出 karate 网络图 python import matplotlib.pyplot as plt nx.draw(karate, with_labels=True) plt.show() 希望能对你有所帮助。

利用networkx对karate数据集生成的网络计算度量指标并验证python代码

G = nx.karate_club_graph() # 计算度中心性 degree_centrality = nx.degree_centrality(G) print("Degree Centrality:", degree_centrality) # 计算接近中心性 closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G...

python导入Karate数据集实现链路预测并使用模型对原始网络进行预测得到一些新的边

G = nx.karate_club_graph() 接下来，需要将原始网络分成训练集和测试集。可以使用 NetworkX 库提供的 train_test_split_edge 函数来实现： python from networkx.algorithms.link_prediction import ...

在Karate真实网络中利用社团划分的算法，如GN算法、Louvain算法、FN算法、标签传播算法，计算不同算法对应的Q值Python

gn_q = community.modularity(nx.karate_club_graph(), gn_community) # Louvain算法 louvain_partition = community.best_partition(G) louvain_community = [] for com in set(louvain_partition.values()): ...

louvin_community

G = nx.karate_club_graph() # 使用Louvain算法检测社区结构 communities = greedy_modularity_communities(G) # 输出每个节点所属的社区 for i, comm in enumerate(communities): print("Community {}: {}"....

不使用networks函数用python实现betweenness_centrality

G = nx.karate_club_graph() centrality = betweenness_centrality(G) 这将计算karate club network中每个节点的介数中心性，并将其存储在centrality字典中。你可以使用类似命令“print(centrality)”查看结果。

解决AttributeError: module 'community' has no attribute 'girvan_Newman'

针对报错“AttributeError:module '...G = nx.karate_club_graph() # 使用modularity_maximization函数进行社区检测 partition = community.modularity_maximization(G) 输出社区划分结果 print(partition)
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karateclub：空手道俱乐部：面向API的开放源Python框架，用于图形的无监督学习（CIKM 2020）

空手道俱乐部（ Karate Club）是的无监督机器学习扩展库。 请查看，相关，和 。 空手道俱乐部由最先进的方法组成，可以对图结构化数据进行无监督学习。 简而言之，它是用于小型图形挖掘研究的瑞士军刀。 首先，它在节点和图级别提供网络嵌入技术。 其次，它包括各种重叠和不重叠的社区检测方法。 实施的方法涵盖了广泛的网络科学（ ， ），数据挖掘（ ， ， ），人工智能（ ， ）和机器学习（ ， ， ）会议，研讨会和期刊。 新引入的图分类数据集可从 ， 和。 引用 如果您发现空手道俱乐部和新的数据集对您的研究有用，请考虑引用以下论文： @inproceedings { karateclub , title = { {Karate Club: An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs} } , author = { Benedek Rozemberczki and Oliver Kiss and Rik Sarkar
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karate 空手道俱乐部数据集

数据挖掘、社会网络分析常用的一个数据集，美国空手道俱乐部，用于验证社区挖掘算法有效性的常用数据集之一。

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