Als «graph-theory» getaggte Fragen

Einführungen in grafische Modelle beschreiben sie als "... eine Verbindung zwischen Graphentheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie". Ich verstehe den Teil der Wahrscheinlichkeitstheorie, habe aber Probleme zu verstehen, wo genau die Graphentheorie hineinpasst. Welche Erkenntnisse aus der...

Ich bin nicht sicher, ob das Thema in das CrossValidated-Interesse eintritt. Du wirst es mir sagen. Ich muss einen Graphen studieren (aus der Graphentheorie ) dh. Ich habe eine bestimmte Anzahl von Punkten, die verbunden sind. Ich habe eine Tabelle mit allen Punkten und den Punkten, von denen...

Wenn ich die Werte der beobachteten Knoten eines MRF festlege, wird es dann zu einem

Wenn wir den kausalen Effekt von auf im folgenden berechnen wollten , können wir sowohl den Satz für die Anpassung der Hintertür als auch für die Anpassung der Vordertür verwenden, dh XXXYYYP(y|do(X=x))=∑uP(y|x,u)P(u)P(y|do(X=x))=∑uP(y|x,u)P(u)P(y | \textit{do}(X = x)) = \sum_u P(y | x, u) P(u) und...

Ich habe die in diesem Dokument beschriebene Methode zur Extraktion des Backbone-Netzwerks verwendet: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract Grundsätzlich schlagen die Autoren eine statistische Methode vor, die für jede Kante im Diagramm eine Wahrscheinlichkeit erzeugt, dass die Kante...

Betrachten Sie einen unendlichen zufälligen geometrischen Graphen, in dem die Knotenpositionen einem Poisson-Punkt-Prozess mit der Dichte folgen und Kanten zwischen den Knoten platziert werden, die näher als d sind . Daher folgt die Länge der Kanten dem folgenden PDF:ρρ\rhoddd f( l ) = { 2 ld2l ≤...

Ich habe einige Daten, die in einem Graphen . Die Eckpunkte gehören zu einer von zwei Klassen , und ich bin daran interessiert, eine SVM zu trainieren, um zwischen den beiden Klassen zu unterscheiden. Ein geeigneter Kern hierfür ist der Diffusionskern , wobei ist die Laplace von und ist ein Tuning...

Ein Small-World-Netzwerk ist eine Art mathematischer Graph, bei dem die meisten Knoten keine Nachbarn sind, die meisten Knoten jedoch durch eine kleine Anzahl von Sprüngen oder Schritten voneinander erreicht werden können. Insbesondere wird ein Small-World-Netzwerk als ein Netzwerk definiert, bei...

Betrachten Sie einen Erdos-Renyi- Zufallsgraphen . Die Menge von Eckpunkten ist mit . Der Satz von Kanten wird durch einen zufälligen Prozess konstruiert.n V V = { 1 , 2 , ... , n } EG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Sei eine...

Ich habe gesehen, dass es mehrere Clustering-Algorithmen gibt (zum Beispiel CHAMELEON oder sogar Spectral Clustering), die die Daten in einen gewichteten (oder manchmal ungewichteten) k-Nächsten-Nachbarn-Graphen konvertieren, basierend auf den Abständen zwischen Punkten / Beobachtungen / Zeilen und...

Ist es möglich, ein statistisches Modell zu erstellen, das die nächste Bewegung in einem Diagramm ausschließlich auf der Grundlage vergangener Bewegungen und der Struktur des Diagramms vorhersagt? Ich habe ein Beispiel gemacht, um das Problem zu veranschaulichen: Die Zeit ist diskret . In jeder...

Ich habe eine Diagramminstanz mit gewichteten gerichteten Kanten, deren Werte im Bereich [-1,1] liegen können. Ich muss Clustering in diesem Diagramm durchführen, um Gruppen herauszufinden, in denen Eckpunkte stärker korreliert sind. Ich habe nach mehreren Algorithmen gesucht, die auf Clustering...

Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...