课程作业时的基于相似性的社区发现例程代码

资 源 简 介

课程作业时的基于相似性的社区发现例程代码

详 情 说 明

基于相似性的社区发现是数据挖掘和机器学习中的经典任务，主要用于识别数据中潜在的群组结构。该过程通常涉及相似性度量、聚类算法和评估方法。

对于二维数据聚类，常用的方法包括基于距离的聚类（如K-means）或基于密度的聚类（如DBSCAN）。这些算法通过计算数据点之间的相似性或距离，将数据划分为若干个簇。在实际应用中，视觉测量领域常使用聚类来检测图像中的特征点或对象。

最小二乘回归分析算法可用于拟合数据模型，通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和，找到最优参数。该方法在数值分析和工程应用中非常常见，尤其是在处理线性关系的数据时。

在阈值计算方面，软阈值和硬阈值是信号处理和稀疏表示中的关键技术。软阈值通过对信号进行平滑收缩处理，减少噪声干扰，而硬阈值直接截断低于阈值的信号部分。现代计算方法可能结合自适应阈值、贝叶斯优化等策略，以提升去噪或特征提取的效果。

社区发现例程通常涉及相似性矩阵构建、图划分（如谱聚类或模块化优化）以及评估指标（如模块度或轮廓系数）。该过程可应用于社交网络分析、生物信息学或推荐系统等场景。