[Graph] 12/25 간단하게 알아보는 Graph 1
1. Graph 란 무엇인가? 1.1. Graph의 정의 $G$라고 표현하며, 구성요소는 일반적으로 $V$(Vertex), $E$(edge)로 구성된다. 이때 vertex를 node라고 하기도 한다. [여기서는 node로 통일한다.] 따라서 $G(V,E)$ 으로 나타낸다. 1.2. Node, Edge, Adjacency matrix, Degree matrix, Laplacian matrix 1.2.1 Node와 Edge Node란 객체의 정보를 나타낸다. 이때 정보를 node features 또는 node attributes라고 한다. Edge란 node 간의 연결을 의미한다. 간단한 예시로 Social Network Serive(SNS)가 있다. 사람들 하나하나를 Node라고 하면, features의 ..
Graph spectral partitioning/clustering with python
요즘 Machine learning with graph (CS224W) 강의 리뷰를 어느 분들이 감사하게 해주어서 보고있다. 오늘은 Spectral clustering에 대해 읽었는데, 처음 소개하는 알고리즘이 간단하게 보이기도 하고 networkx도 계속 연습할 겸 코딩함. 이것보다 발전된 방향은 여러가지 더 있다. 5.Spectral Clustering 5. Spectral Clustering Spectral Clustering [작성자 : 정민준] velog.io 목적은 어떤 그래프가 주어졌을때, 밀집도를 비교하여 서로 비슷한 밀도를 가진 군집을 찾아내어 구분짓는 것이 목표이다. 수학적으로 전개와 증명을 이어나가는데, 하나하나 제대로 이해할 수는 없었다. 수학은 복잡한데 비해, 알고리즘은 간단하다...