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matlab代码sqrt-Machine-learning-assisted-graph-classification:机器学习...
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2021-05-23
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Matlab代码sqrt 机器学习辅助图分类 资料产生 文件“ initial_phases.txt”包含用于生成网络初始相位值的MATLAB代码。 这些值均匀地分布在-pi和pi之间,并可根据需要更改为在-val和val之间变化。 文件“ network_generation.py”包含Python 3代码以生成以下内容: 网络:此处可以生成两种类型的网络:ER随机和无标度。 networkx函数erdos_renyi_graph()采用网络大小(N),连接两个节点的概率(N / k)和种子值来随机化图的生成。 每个图的种子值必须不同,以确保每个图都是唯一的。 函数Barabasi_Albert_graph()接受网络大小(N),将每个新节点连接到图(k / 2)所要建立的连接数(该图由称为优先连接的算法形成)和种子价值观。 同样,每个图的种子值必须唯一。 此处生成的Ω值来自函数randn(),该函数接受参数N(要生成的值的数量),然后生成平均值为0和方差为1的N个值。其他一些值,必须使用以下公式: 值= sqrt(方差)* randn()+平均值 最后,文件“ data_gener
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Machine-learning-assisted-graph-classification-master.zip (11个子文件)
Machine-learning-assisted-graph-classification-master
data
example_ER_adjacency_matrix.txt 1.19MB
gaussian_frequency_values.txt 12KB
initial_phase_values.txt 18KB
example_SF_adjacency_matrix.txt 1.19MB
README.md 4KB
data_generation
initial_phases.m 327B
network_generation.py 1KB
watts_Strogatz_network.m 1KB
data_generation_code.m 2KB
order_parameter_vs_lambda.m 807B
training_and_testing
training_testing_model.py 8KB
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