基本概念: 图论[Graph Theory]是数学的一个分支.它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 图论是一种表示 "多对多" 的关系 图是由顶点和边组成的:(可以无边,但至少包含一个顶点) 一组顶点:通常用 V(vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用 E(edge) 表示边的集合 图可以分为有向图和无向图,在图中: (v, w) 表示无…

matlab自带的biography(产生一个句柄) 可以用于画图 R=[1 1 2 4 1 2 3 3 5 7 3 4 5 6 7 8]; % 起始节点编号 C=[2 3 3 3 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 7]; % 起始节点可连接的节点编号 W=[2 8 6 7 1 1 5 1 3 4 2 9 8 6 3 0]; %权重 G=sparse(R,C,W); %产生稀疏矩阵 view(biograph(G,[],'ShowW','ON')); %‘ShowW' ‘ON' 表示显…

04图与网络 1.最短路 (1) 自己写的dijstra算法 format compact; clc,clear all a=zeros(6); a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10; a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25; a(3,4)=10;a(3,5)=20; a(4,5)=10;a(4,6)=25; a(5,6)=55; a=a+a' a(find(a==0))=inf %将a=0的数全部替换为无强大 pb(1:length…

MATLAB实例:聚类网络连接图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文给出一个简单实例,先生成2维高斯数据,得到数据之后,用模糊C均值(FCM)算法对数据进行聚类,得到聚类中心,然后绘制每一类数据到聚类中心的网络连接图. 1. 程序 generate_data.m function data=generate_data() %前两列是数据,最后一列是类标签 %% %数据规模 N=100; %混合比例 para_pi=[0.33, 0…

(一)图与网络的基本概念 一.无向图 含有的元素为顶点,弧和权重,但是没有方向 二.有向图 含有的元素为顶点,弧和权重,弧具有方向. 三.有限图.无限图 顶点和边有限就是有限图,否则就是无限图. 四.简单图 既没有环,也没有两条边连接同一对顶点的图 五.完全图.二分图 每一对不同的顶点都有一条边相连的简单图称为完全图. 六.子图 就是被包含的图 七.顶点的度 就是顶点连接了几条边. 性质:1.全部顶点的度相加为偶数 2. 任意一个图的奇顶点的个数为偶数. (二)图与网络的数据结构 一.邻接矩阵表…

iOS最笨的办法实现无限轮播图(网络加载) 简单的做了一下: 使用方法: 把 请求返回的 图片地址(字符串类型)放进数组中就行 可以使用SDWebImage(我就是用的这个)等..需要自己导入并引用,然后修改部分代码 .h文件 // ScrollViewTimerView.h // ScrollViewTimer // // Created by 郑鹏 on 2016/12/9. // Copyright © 2016年 郑鹏. All rights reserved. // #import <…

[GCN]图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏: # MachineLearning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/84622965 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(…

Ubuntu 18 LTS netplan 网络配置 今天装完 Ubuntu 18 LTS,配置网络时发现Ubuntu 18LTS ifupdown has been replaced by netplan(5) on this system. 随手记录一下netplan配置. vim /etc/network/interfaces 修改网络配置时发现Ubuntu 18LTS ifupdown has been replaced by netplan(5) on this system. # i…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns…