AI 科普丨图神经网络(GNN)的完整总结!

Cluster-GCN使用子图采样算法,通过Metis聚类算法将节点分为c块,转换邻接矩阵为对角矩阵A和B,然后将GCN函数分解到不同聚类中,以随机组合分块来减少遗漏和误差。在分批训练中,选择多个聚类分块作为训练数据。RWT是逐层游走的训练策略,旨在减少Cluster-GCN的时间和空间开销。通过子图采样实现分批,综合考虑随机性和图结构...

山东泰开电力电子取得一种干式空心电抗器故障的智能化预警方法...

该方法包括:在干式空心电抗器上部署多个电流传感器,采集各时刻的电流数据,确定BIRCH聚类算法过程中不同聚类簇之间的影响因子;基于各电流数据与每个聚类簇内电流数据之间的距离关系确定各电流数据的索引聚类簇;基于各聚类簇内电流数据的索引聚类簇与各聚类簇之间的影响因子以及度量距离确定各聚类簇的修正系数,进而...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)等。其中,K均值聚类算法(通常称为K-means算法)的早期版本由StuartLloyd在1957年提出。他的研究是为了优化通信系统...

K均值聚类算法

需要预设聚类数目:需要预先设定K值(即聚类的数目),但这个值通常难以准确估计。对初始值敏感:算法结果可能会受到初始聚类中心选择的影响,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。可能收敛到局部最优:可能会收敛到局部最优解,而非全局最优解。参考文档:1、8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明-人人都是产...

算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)

层次聚类是一种灵活的聚类方法，尤其适合于数据集的聚类结构不是很清楚的情况。然而，它也有一些缺点，如计算复杂度高（尤其是对于大型数据集），且对于噪声和异常值敏感。六、Python应用可以使用scikit-learn库中的`AgglomerativeClustering`类来实现层次聚类。以下是一个简单的示例代码：```pythonfromsklearn....

详解C++ 实现K-means算法

这就是K-means算法的一个基本实现(www.e993.com)2024年11月19日。在实际应用中,可能还需要考虑更多的优化和异常情况处理,比如处理空集群、改进初始质心的选择方法、添加对异常值的鲁棒性等。结果输出:Cluster1centroid:(3.5,3.9)(1,0.6)(8,5)(1,4)(4,6)Cluster2centroid:(5.41667,9.06667)(2,10)(2.5,8.4)(5,8)(8,8)(9...

【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法

这三类基于聚类的参数量化算法,其本质思想在于将多个权重映射到同一个数值,从而实现权重共享,降低存储开销的目的。3.1总结参数量化是一种常用的后端压缩技术,能够以很小的性能损失实现模型体积的大幅下降,不足之处在于,量化的网络是“固定”的,很难对其做任何改变,同时这种方法通用性差,需要配套专门的深度学习...

中科链源SAFEIS安士产品强化智能分析能力 全新AI算法模型赋能

图聚类模型在涉虚拟货币犯罪案件执法实战中发挥着关键作用,以高效智能的方式响应了案件分析师锁定下游嫌疑地址及嫌疑地址所在团伙的需求。该模型通过深度挖掘目标地址及其向下延伸四层内的交易对象,利用先进的图网络聚类算法将涉及的地址节点进行聚类处理,依据其交易特征和关联结构智能划分成不同的簇群,具有相似交易特征和网...

上海对外经贸大学人力资源大数据分析综合实践平台建设公开招标公告

分析历年人才供需相关数据,利用大数据分析方法,构建人才需求预测模型,从而为人力资源决策提供辅助支持。系统支持大数据分析方法包括回归分析、频数分析、方差分析、决策树分析、关联分析、文本挖掘、聚类算法等。(5)人才供需预测应用根据人才供需预测模型指标数据分析,解决人才供需预测业务问题。

【技术】一种联合地物轮廓线的三维重建算法

融合过程:①构建一个图G(V,E),每个图的顶点V代表一个线段的估计位置,图的边E代表线段之间的关系,边的权重为线段之间的位置和角度相似程度;②使用图聚类算法,将相似度高的线段估计位置聚为集合,得到聚类三维线段集Π={Π1…Πt};③计算出每个三维线段集Π中所有线段端点的重心,对包含所有端点的散布矩阵进行...