cdlib.benchmark.GRP¶
- cdlib.benchmark.GRP(n: int, s: float, v: float, p_in: float, p_out: float, directed: bool = False, seed: object = 42) [<class 'object'>, <class 'object'>]¶
生成一个高斯随机分区图。
高斯随机分区图是通过创建k个分区来生成的，每个分区的大小是从均值为s、方差为s/v的正态分布中抽取的。节点在集群内以概率p_in连接，在集群之间以概率p_out连接。
- Parameters:
n – 图中的节点数量
s – 平均集群大小
v – 形状参数。簇大小分布的方差为 s/v。
p_in – 集群内连接的概率。
p_out – 集群间连接的概率。
directed – 是否创建有向图。布尔值，默认为 False
seed – 随机数生成状态的指示器。
- Returns:
一个networkx合成图，社区集合（NodeClustering对象）
- Example:
>>> from cdlib.benchmark import GRP >>> G, coms = GRP(100, 10, 10, 0.25, 0.1)
- References:
Ulrik Brandes, Marco Gaertler, Dorothea Wagner, 图聚类算法的实验, 在第11届欧洲算法研讨会论文集, 2003年。