识别R中的集团
我有一个像这样的数据框: 1 2 2 3 4 5 .... 现在，我使用以下代码使用库igraph在R中绘制此图: wt=read.table("NP7.txt") wt1=matrix(nrow=nrow(wt), ncol=2) wt1=data.frame(wt1) wt1[,1:2]=wt[,1:2] write.table(wt1,"test.txt
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在python中实现Bron–Kerbosch算法
对于一个大学项目，我正在尝试实现 Bron-Kerbosch算法，也就是说，列出给定图中的所有最大集团. 我正在尝试实现第一个算法(无枢轴)，但是我的代码在# dealing with a graph as list of lists graph = [[0,1,0,0,1,0],[1,0,1,0,1,0],[0,1,0,1,0,0],[0,0,1,0,1,1],[1,1,0,1,0,0],
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笔形图找到所有最大的集团而没有重叠
我正在尝试查找图中的所有最大集团，不要重叠. 函数max_cliques()返回图形中所有可能的最大派系，但我希望每个顶点仅包含在一个派系中. 例如，如果max_cliques()的输出是以下类别: {A，B，C}，{A，B，D}，{A，B，J，K}，{E，F，G，H}，{E，F，G，I} 我想删除一些集团，以便所有顶点都以一个集团的形式出现，所以最终的集合将是: {A，B，J
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图的集团数
我想知道一种快速算法，该算法仅查找具有约100个顶点的图的团数（实际上未找到团）。 我正在尝试解决以下问题。 http://uva.onlinejudge.org/external/1/193。 html 解决方案 这是NP完全的，并且比实际找到最大值要好得多集团并计算其顶点。来自维基百科： 集团问题包括： 解决测试图是否包含大于N的集团的决策问题。 这些问题都很
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如何将匹配对聚集到“连接的组件”中。在Python中
现实世界中的问题： 我有许多公司的董事数据，但有时“ XYZ董事约翰·史密斯”和“ ABC董事约翰·史密斯”是同一个人，有时候却不是。另外，“ XYZ董事约翰·史密斯”和“美国广播公司董事约翰·史密斯”可能是同一个人，也可能不是同一个人。通常，对附加信息进行检查（例如，比较“ XYZ主任约翰·史密斯”和“ ABC主任约翰·史密斯”的传记数据）就可以确定两个观察是否是同一个人。 问题的概
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python中的集团
我遇到了这个问题，需要帮助，这是我的代码: cliques=[clique for clique in nx.find_cliques(GC) if len(clique)>2] for clique in cliques: if len (clique)==3: GC.remove_edge() print
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获取Triad节点列表，这些节点属于单个Triadic人口普查类别
通过执行Networkx triadic_census算法，我可以获得有关每种三重普查类型的节点数的字典 triad_census_social=nx.triadic_census(social_graph.to_directed()) 现在，我想返回黑社会列表，这些黑社会都遵循人口普查代码"201"，"120U"或16种现有类型中的任何一种. 如何获得普查计数下的那些节点列表?
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寻找最大派系和删除节点？
目前，我正在使用python的networkx库，并使用 find_cliques（）函数来查找所有最大派系，如下所示： import newtworkx as nx G = nx .Graph（） E = [[1,2]，[1,3]，[1,4]，[2,3]，[2,4]，[3,4]，[2， 6]，[2,5]，[5,6]] G.add_edges_from（E） ＃G.edg
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从消除排序和弦图获得一个树分解
我需要给予取消订单和图表的chordalization图的一个很好的树分解。 我的想法是，以获得在图中（这是我可以做的）所有派系，建立一个二叉树从根开始，让孩子们（即小集团）根据拉帮结派多少veritices的共同点。我想这样做，直到所有派系都使用，因此，我有一棵树。问题是，拉帮结派可以有2个以上的顶点，所以我不能递归地为每个顶点运行的话，树可能不是二进制。 http://en.wikiped
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如何找到图案组布尔数组？
鉴于布尔值，我想找到的所有模式，包括至少2列和至少2行的二维数组。现在的问题是有点接近找到派系在图表。 在下面的例子中绿色细胞重新present“真”位，灰色都是“假”。图案1包含COLS 1,3,4和5和行1和2图案2只包含列2和4，和行2,3,4 这背后的经营理念是寻找各个群体的社交网络用户之间的相似性模式。在现实世界中的行数可以达到3E7，和列数高达300 不能真正弄明白比蛮力匹配
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