主页
复杂网络传统社区发现算法概述
复杂网络是复杂系统的抽象,其中一个重要特征是网络中所呈现出的社区结构。许多网络是异构的,对于构成网络的不同类型节点所组成的子图称为网络中的社区。整理了几个传统的社区发现算法流程和大致原理,记录备忘。
机器学习笔记(Chapter 14 - SVD简化)
从数据中提取一些关键信息可以使用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),可以简化数据,去除噪声,将数据映射到低维空间。
机器学习笔记(Chapter 12 - FP-growth算法)
FP-growth算法基于Apriori构建,先将数据集存储在FP树内,再发现频繁项集,速度通常快于Apriori两个数量级以上。FP-growth只需要对数据库扫描两次,而Apriori需要对每个潜在的频繁项集扫描一次数据集。Apriori算法拓展性更好,可以用于并行计算。