from sklearn.datasets import make_blobsX1, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42)print(X1)

时间: 2024-06-03 10:07:21 浏览: 144
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使用KNN分类器对sklearn中自带的make_blobs数据进行分类

star5星 · 资源好评率100%
As an AI language model, I cannot display the output of the code in the same way as a Python interpreter or a Jupyter Notebook. However, I can explain what the code does. This code imports the `make_blobs` function from the `sklearn.datasets` module. Then, it generates a dataset of 1000 samples and 2 features using the `make_blobs` function. The dataset has 3 clusters (centers) and the random seed is set to 42. The generated dataset `X1` is not printed or displayed in any way, so we cannot see what it looks like.
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使用KNeighborsClassifier训练make_blobs数据集并将其分类

from sklearn.datasets import make_blobs data = make_blobs(n_samples=500, centers=5, random_state=8) X, y = data plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.spring, edgecolors='k') plt.show() * 2....
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关于sklearn的笔记

from sklearn.datasets import make_blobs data = make_blobs(n_samples=200, centers=2, random_state=8) 在上面的代码中，n_samples指定了样本的个数，centers指定了聚类中心的个数，random_state指定了随机...

三种二维平面上的实验样本分布分别为圆环、月牙形状和高斯分布，请分别用 kmeans 和 DBSCAN 算法对它们进行聚类和可视化，并分析算法的聚类效果 (程序+聚类可视化结果 +算法分析) ： 三种生成数据的代码如下： from sklearn.datasets import make_circles X,y = make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_moons X,y = make_moons(n_samples=1000, noise=0.05, random_state=15) from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np X1, y1 = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[1.2], random_state=15) X2, y2 = make_blobs(n_samples=700, n_features=2, centers=[[5,5]], cluster_std=[1.8], random_state=15) X = np.vstack((X1, X2))

X2, y2 = make_blobs(n_samples=700, n_features=2, centers=[[5,5]], cluster_std=[1.8], random_state=15) X = np.vstack((X1, X2)) # k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) plt....

from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=3, random_state=42) # Plot the dataset plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y) plt.show() This code will create a dataset of 500 samples with 2 ...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2,...

sklearn.datasets.make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=2, cluster_std=1.0, random_state=0) 生成的X是一个形状为(200, 2)的数组，表示200个样本，每个样本具有2个特征。y是一个保存了每个样本所属簇的数组，...

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

from sklearn.datasets import make_blobs 2. 生成样本数据 batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) # 生成样本数据 X, labels_true = make_blobs(n_samples=...

导入from sklearn.datasets import load_iris而不调用dbscan库用python实现dbscan聚类算法

以下是用 Python 实现 DBSCAN 聚类算法的代码： ...[1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2] 其中，cluster labels 为 -1 的样本为噪声点。

from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from itertools import cycle centers=[[1,1],[-1,-1],[1,-1]] n_samples = 3000 X, lables_true = make_blobs(n_samples = n_samples, centers= centers, cluster_std = 0.6,random_state = 0) linkages = ['ward', 'average', 'complete','single']\ for i, v in enumerate(linkage): n_clusters_=3 #构建凝聚层次类模型，参数linkage依次取值linkages中的各个元素 , n_clusters=n_clusters,其他参数默认 ac= #训练数据集 #获取聚类数据在分类，赋值给lables lables= #结果数据可视化 #使用subplot构建2行2列的图画布局 plt.subplot #绘制单个层次聚类结果图 plt.scatter plt.title('%s,%d'%(v,ac.n_clusters)) #思考标题中两个值分别表示什么意义 plt.show()

from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from itertools import cycle centers = [[1, 1], [-1,...

X1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=2000, factor=.6, noise=.02) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[1.2, 1.2]], cluster_std=[[.1]], random_state=9)

这是使用scikit-learn库中的datasets模块生成两个数据集。第一个数据集使用make_circles函数生成2000个样本，这些样本分布在环形区域内，内圈半径为外圈半径的0.6倍，加入了0.02的噪声。第二个数据集使用make_blobs...

x, y = datasets.make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=2)

This code generates a dataset of 200 samples with 2 features (i.e., variables) and 2 centers or clusters. The make_blobs function is commonly used to generate artificial datasets for testing machine ...

这段代码是在做什么 if Dataset == -1: X, y = datasets.make_s_curve(3000, random_state=0, noise=0.07) X = np.delete(X, 1, axis=1) # X/=2 X[:, -1] += 1 X[-1, :] -= 1 X3, y = datasets.make_circles(n_samples=(2000, 0), factor=.6, noise=.13) X3 /= 2 X2, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[ [-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2) #X3, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[[.1]], random_state=10) # #X2, y3=datasets.make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=0) X = np.concatenate((X, X2, X3)) N = len(X)# number of node # # t=np.zeros(N) X = np.insert(X, 2, np.zeros(N), axis=1) # f = open('x.txt', 'w+') # for i in X: f.write('{0}\t{1}\t{2}\N'.format(i[0],i[1],i[2])) # f.close() else: f =fileNames[Dataset] with open(f, 'r') as file: X = [[float(number) for number in line.strip().rstrip('\t').split('\t')] for line in file.readlines()] X = np.array(X) X[:,2].fill(0)

- datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2)：生成一个高斯分布的数据集，包含 400 个样本，其中心点为 [-0.1, 0]，标准差为 0.05。...

# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()请详细分析此代码

2. 使用 make_blobs 生成了一些随机数据，其中包括 100 个样本，分为 2 类，使用 random_state 参数使得每次生成的数据都相同； 3. 创建了一个 SVM 分类器，使用线性核函数和 C=1000 进行参数配置； 4. 使用 fit() ...

# 导入必要的库 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()检查出现的错误并优化此代码

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=...

# 导库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs # 创建数据点并分类 a, b = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 创建一个多项式内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='poly', C=1000) clf.fit(a, b) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidths=1, facecolors='none') plt.show()解释一下每行代码的意思

a, b = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) 使用make_blobs函数生成100个随机数据点，其中centers=2表示生成的数据点分为两类。 # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(a[:, 0], a...

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=2) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=...

from sklearn.datasets import make_blobs X, y = _____________________ #导入相应的matplotlib.pyplot库和numpy库 ______________________________ _______________________________ # 画出数据 __________________________ #创建画布 # 用scatter函数画出样本 ____________________________ ___________________________#并保存文件 ___________________________#显示png #导入KNeighborsClassifier库 ______________________________ _____ # 模型搭建与训练 ___________________ ___________________ # 预测[0, 2] X_sample = ________________ y_sample = __________________ print(y_sample) # kneighbors(self[, X, n_neighbors, …]) 获取某节点的k个近邻 neighbors = ___________________________ print("测试样本："+str(X_sample)) print("近邻样本为："+str(neighbors)) # 画出示意图 _______________ ____________________________________# 画出训练样本 # 画出测试样本点 _______________________________________________________ for i in neighbors[0]: plt.plot([X[i][0], X_sample[0][0]], [X[i][1], X_sample[0][1]], 'k--', linewidth=0.6) # 预测点与距离最近的5个样本的连线 plt.savefig('knn_predict.png') plt.show()

X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.6) # 画出数据 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('bwr'), edgecolors='k') plt.colorbar() plt.title('Sample...

使用sklearn.datasets中的make_blobs函数产生100个样本，每个样本具有两个特征，这两类样本的中心点分别为[2, 4]和[4, 2]，标准差为1，使用决策树算法对这些样本进行分类，讲述分类过程和输出最终决策树数据；

from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np # 参数设定 centers = [(2, 4), (4, 2)] n_samples_per_class = 50 std_dev = 1 # 创建样本数据 X, y = make_blobs(n_samples=n_samples_per_class *...

X1, y = make_blobs(n_samples=1000） 输出X1

X1, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42) print(X1) 这个代码会生成1000个样本，每个样本包含2个特征，分布在3个簇中，随机种子为42。函数返回的X1是一个二维数组，包含...

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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

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![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多
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java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

在Java中，对电话号码后四位进行脱敏通常是为了保护用户隐私。你可以通过字符串截取和替换的方式来实现这个功能。下面是一个简单的示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { String phoneNumber = "1234567890"; // 假设原始手机号 int startCutOff = phoneNumber.length() - 4; // 要开始切割的位置是后四位的起始位置 String maskedNumber = ph
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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩