利用MDS降维实现基于节点相似性的图形可视化与聚类
需积分: 48 107 浏览量
更新于2024-11-03
1
收藏 756KB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于节点相似性的图形可视化方法是一种利用MDS降维技术并通过MATLAB开发的图形数据表示和分析工具。该方法的核心在于提出了一种新颖的相似度和距离度量方法,用以描述图中节点之间的连接类型,这在图形数据处理中具有重要的意义。该相似度矩阵不仅能够紧凑地表达图中节点的联系,而且为后续的聚类和可视化算法提供了有效的数据基础。
MDS(多维缩放)技术是统计学中用于将高维数据映射到低维空间的技术之一,其目的是保持原始数据的相似性结构。在该图形可视化方法中,MDS被用于对描述图中节点相似度的矩阵进行频谱分解,从而降低数据的维度,简化后续处理步骤,使得节点的相似性和距离关系在低维空间中以可视化形式呈现。这种降维不仅有助于人们更直观地理解数据,而且也提高了处理大规模图数据的效率。
在聚类方面,该方法提出了基于MDS结果的分层表示,这种分层方法有助于将图形数据中的节点按照相似性进行有效分类。通过可视化,研究人员可以清晰地观察到不同节点间的关联性,从而对数据进行更深入的分析。这对于网站链接结构的分析尤其有价值,因为它可以帮助揭示网站内页面之间的关联性和层级结构。
该算法的具体细节描述于Miklos Erdelyi和Janos Abonyi的论文《基于节点相似性的图聚类和可视化》,该论文在第七届匈牙利计算智能研究人员国际研讨会上发表,提供了该算法的理论基础和技术实现。论文不仅详细阐述了算法的数学原理和实现过程,还通过实例展示了该算法在实际问题中的应用能力,如对网站链接结构进行聚类和可视化的案例分析。
对于需要进一步使用MATLAB工具进行图形数据处理的研究者和开发者而言,该论文作者Janos Abonyi提供的网站(***)提供了额外的资源,包括可能的MATLAB工具箱,数据集和软件,这些资源对学习和应用该图形可视化和聚类方法非常有帮助。
文件中提到的压缩包子文件(graphvis.zip)可能包含了与该方法相关的MATLAB代码、数据和相关文档。这类资源能够为使用者提供直接操作和学习该算法的途径,是理解该方法和将其应用于实际问题的宝贵资源。
总之,基于节点相似性的图形可视化方法提供了一种新颖的数据处理视角,通过MDS降维技术和MATLAB开发环境,使得复杂图形数据的分析和理解变得更加直观和高效。这一方法在图形数据挖掘、社交网络分析、生物信息学等领域都有潜在的应用价值。"
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-05-25 上传
2021-05-25 上传
2021-05-25 上传
2021-05-25 上传
2021-09-29 上传
weixin_38697940
- 粉丝: 7
- 资源: 920
最新资源
- Vectorized Analytic Two Body Propagator (Kepler Universal Variables):解析传播例程使用通用变量求解所有轨道类型的单一公式-matlab开发
- kodluyoruz-frontend-odev4:我们正在编写前端教育中的第四个作业
- clo::giraffe:Clo-命令行目标-可以进行验证以避免常见错误的CLI命令,参数和标志
- COVID19_Italy
- 泛域名PHP镜像克隆程序
- Accuinsight-0.0.194-py2.py3-none-any.whl.zip
- keensyo.github.io
- fusioninventory:管理FusionInventory代理安装和配置的角色
- node-child-service:运行和监控子进程
- laravel-pt-rules:与葡萄牙有关的验证规则
- vuex-store-tools:without快速建立Vuex商店...无需样板
- SS_Practica1
- buildroot-external-microchip:Microchip SoC(又名AT91)的Buildroot外部
- 数据库表结构对比工具.zip
- Tarkov
- Fark Nag Eliminator-crx插件