首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用子图作为循环的最小散布矩阵

是一种图论中的概念。在图论中,循环是指图中的一条路径,它的起点和终点相同。散布矩阵是指一个矩阵,用于表示图中各个节点之间的距离或路径长度。

使用子图作为循环的最小散布矩阵是指在一个图中,通过选择一个子图作为循环,并计算该子图中各个节点之间的最小散布矩阵。最小散布矩阵可以用于分析图中节点之间的距离或路径长度,从而帮助解决一些与图相关的问题。

这个概念在实际应用中有一些优势和应用场景。首先,通过计算最小散布矩阵,可以得到图中各个节点之间的最短路径长度,这对于一些需要找到最短路径的问题非常有用,比如网络路由、物流路径规划等。其次,通过选择一个子图作为循环,可以将问题的规模缩小,从而减少计算量和时间复杂度。

在腾讯云的产品中,与图计算相关的产品是腾讯云图数据库TGDB。TGDB是一种高性能、高可靠性的分布式图数据库,可以用于存储和处理大规模图数据。它提供了丰富的图计算算法和接口,可以方便地进行最小散布矩阵的计算和分析。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图数据库TGDB的信息:腾讯云图数据库TGDB

总结:使用子图作为循环的最小散布矩阵是一种图论中的概念,用于计算图中各个节点之间的最短路径长度。在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云图数据库TGDB进行相关计算和分析。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

github作为使用方式

来一个官方解释: 床就是专门用来存放图片,同时允许你把图片对外连接网上空间 在没有使用床之前,自己写markdown文档时候,插入图片我会将其打包到对应目录,一起归档存放,...使用床之后,床上图片在网络上都有一个唯一地址,因此在markdown引用了这个地址图片后,可以将markdown写成文档上传到各大支持markdown平台上,这些图片都是可以正常显示,对于我们发布文章效率来说...,可真的不止节省一点点时间呢,而且还让心情极其美丽呢 进入正题,网络上有很多免费床,搜索引擎一搜一大把,在这里我比较推荐使用github作为床,自从github被微软收购之后,国内访问github...效率也明显好了许多, 使用github作为床,免费,稳定,后台硬 对于一直使用github的人群来说,就新建一个仓库,做一个简单设置,即可感受美妙床带来高效与优雅 github作为使用方式...在github上自己新建一个repo 作为仓库 Setting 中 找到 Github Pages 在自己当前仓库传一张图片,如下例子 大家可以随时访问我github上面的 https

61530

使用Gitee作为Markdown

01 工具说明 Typora是一款优雅markdown编辑器,所见即所得编辑方式让我爱不释手,也推荐给大家。...Gitee是国内版Github,功能跟Github基本一样,主要是在国内访问非常快,作为床和笔记文件存放仓库非常合适。...PicGo实现自动上传图片并返回markdown格式图片url,这是自动上传,也就是在Typora中插入图片就自动帮你上传替换图片url,对于我们用户是透明,十分舒服。...ower:填gitee用户名 repo:gitee中仓库名 path:仓库中路径名,文件夹以 / 分割 token:在gitee中生成新令牌字符串。 6、到官网下载安装typora。...9、到此设置全部完成 10、使用时,直接ctrl+v粘贴图片到typora,即可自动完成上传和链接替换

1.1K20
  • 【第二弹】github作为使用方式

    上次我们提到使用github作为床来进行图片存放,有朋友反馈自己就是没有办法翻墙,这种方法不能满足需求,可是按照小魔童哪吒做事风格,放心哟,包你满意。...今天我们来介绍一个使用github作为另一种方式,不需要翻墙,长期稳定,且不需要新建repo就可以实现,怎么样,过来瞧一瞧呗 01 新建issue 打开自己github链接,自己任意一个仓库,点击...issues -- New issue 02 生成图片链接 在新建issue对话框中拖入图片,即可生成图片链接,此时,你可以删掉当前内容,不做提交,刚才链接仍然有效,当然,最后还是自己只把链接留下来...,作为记录,以后自己查询起来也比较方便 例如现在我自己其中几个提交,会把相关图片链接放到一起,类似于归档归类,自己日后有需求,也可以到这里来查询。...这是小魔童一点小心意与小技巧,希望大家可以尝试感受一下,期待大家反馈哟。

    48450

    优思学院|一文看懂散布(六西格玛统计工具)原理和使用场景

    什么是散布散布是为了调查两种数据间相互关系,一方在横轴、另一方在纵轴,并将测定值绘出一种图表;例如,压入时间与接着强度之间关系、电镀时间与电镀厚度关系等。...但是散布并非只能利用在原因与结果关系上,它也可以运用在结果与结果,或原因与原因关系上。基本上,它是了解两种变数关系(称为相关关系)道具。何時使用散布散布主要使用于解决问题之原因调查阶段。...例如在使用魚骨时,如果输出及输入之间有相关的话,就将其要因判定为原因,然后再进一步检讨如何控制此原因对策。如果没有相关的话,就判定为在可控管对象外。...魚骨两种要因间若有相关的话,就可推测其要因具有原因与结果关系,或是针对原因之连动两种结果。散布一些示例示例 1:递增关系 1 中散布显示了递增关系。...x 轴显示预洗牛仔布纤维载荷大小;y 轴显示测量线磨损情况。该散布显示了随机点云图。虽然有人可能会看到,随着载荷大小向右沿着图形增加,线磨损情况略有减少,我们可以使用简单线性回归来验证这种想法。

    65220

    机器学习与深度学习习题集答案-2

    LDA寻找投影方向目标是使得类间差异与类内差异比值最大化 ? 定义类内散布矩阵为 ? 总类内散布矩阵为: ? 各个类类内散布可以写成 ? 各类散布之和可以写成 ?...3.解释LDA降维算法流程。 首先计算投影矩阵,流程为: 1.计算各个类均值向量与总均值向量。 2.计算类间散布矩阵 ? ,类内散布矩阵 ? 。 3.计算矩阵乘法 ? 。 4.对 ?...6.如果特征向量中有类别型特征,使用神经网络时应该如何处理? 通常采用one hot编码,而不直接将类别编号整数值作为神经网络输入。 7.对于多分类问题,神经网络输出值应该如何设计?...接下来调整乘变量α,使得目标函数取极大值 ? 这等价于最小化下面的函数 ? 约束条件为 ? 4.证明加入松弛变量和惩罚因子之后,SVM原问题是凸优化问题且Slater条件成立: ?...初始值是多少,通过上面的问题求解算法得到是在可行域里最小值,因此每次求解更新这两个变量值之后,都能保证目标函数值小于或者等于初始值,即函数值下降,所以SMO算法能保证收敛。

    1.6K10

    Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

    当你需要对多维数据集进行可视化时,最终都要使用散布矩阵图**(pair plot)** 。如果想画出所有变量中任意两个变量之间图形,用矩阵图探索多维数据不同维度间相关性非常有效。...散布有两个主要用途。其一,他们图形化地显示两个属性之间关系。直接使用散布,或使用变换后属性散布,也可以判断非线性关系。 其二,当类标号给出时,可以使用散布考察两个属性将类分开程度。...PairGrid 成对关系 网格,用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中每个变量映射到多轴网格中列和行。...安德鲁斯曲线 安德鲁斯曲线[3]允许将多元数据绘制为大量曲线,这些曲线是使用样本属性作为傅里叶级数系数而创建。通过为每个类别对这些曲线进行不同着色,可以可视化数据聚类。...径向坐标可视化 RadViz是一种可视化多变量数据方法。它基于简单弹簧张力最小化算法。基本上,在平面上设置了一堆点。在我们情况下,它们在单位圆上等距分布。每个点代表一个属性。

    6.7K40

    基于LDA KNN的人脸识别详解

    再求类内均值计算Sb、Sw(类间散布矩阵、类内散布矩阵) 用Sb Sw来计算 投影 进行多分类问题求解。...求类间、类内散布矩阵。Sb Sw均为40*40矩阵。 提取(Sw\sb表示Sb/Sw)矩阵前9个(k-1)特征值eigs?...Fisher准则函数 d = eigs(A,k,sigma)   %在稀疏矩阵A中提取出k个最大特征值,sigma取值:'lm'表示绝对值最大特征值;'sm'绝对值最小特征值;对实对称问题:'la'...表示最大特征值;'sa'为最小特征值;对非对称和复数问题: 'lr'表示最大实部;'sr'表示最小实部;'li'表示最大虚部;'si'表示最小虚部....实验过程:(实验环境Matlab) 5个人,每个人为5张照片作为训练集,1张作为测试集。 训练集: ? 训练集图片 1-5为1号,6-10为2号。 测试集:分别为1-5 ? 测试集 测试结果为: ?

    2.7K40

    数据分析中可视化-常见图形

    (2)创建多 可以用axis = fig.add_subplot(m,n,k)方式定义增加。...但是更简单方法是: fig, axes = plt.subplots(m,n) # m行n列矩阵; 这句命令可以创建一个新figure,并且axes就是一个含有已创建subplot对象Numpy...还可以指定subplots其他参数,例如使得之间具有相同x轴或者y轴(否则matplotlib会自动缩放各坐标轴界限) (3)调整间距 利用subplots_adjust函数可以调整各个子之间间距和图像大小...调用plot时在kind设置为‘kde’就可以生成密度散布散布是观察两个一维数据序列之间关系有效手段。散布也被成为散布矩阵,它还支持在对角线上放置各个序列直方图或者密度。...image.png 图中(上)是直方图和密度, (下)是散点图: ? image.png 散布, 对角线是数据密度: ? image.png 散布, 对角线是直方图: ?

    1.4K20

    机器学习基础与实践(三)----数据降维之PCA

    三、PCA过程 通常来说有以下六步: 1.去掉数据类别特征(label),将去掉后d维数据作为样本 2.计算d维均值向量(即所有数据每一维向量均值) 3.计算所有数据散布矩阵(或者协方差矩阵...5.计算散步矩阵或者协方差矩阵 a.计算散步矩阵 散布矩阵公式: ? 其中m是向量均值: ? (第4步已经算出来是mean_vector) ? 结果: ?...b.计算协方差矩阵 如果不计算散布矩阵的话,也可以用python里内置numpy.cov()函数直接计算协方差矩阵。...因为散步矩阵和协方差矩阵非常类似,散布矩阵乘以(1/N-1)就是协方差,所以他们特征空间是完全等价(特征向量相同,特征值用一个常数(1/N-1,这里是1/39)等价缩放了)。...其实从上面的结果就可以发现,通过散布矩阵和协方差矩阵计算特征空间相同,协方差矩阵特征值*39 = 散布矩阵特征值 当然,我们也可以快速验证一下特征值-特征向量计算是否正确,是不是满足方程 ?

    1.2K60

    手把手教你用LDA特征选择

    我们又怎么知道这个特征空间是否能很“好”地表达我们数据呢? 在后面,我们会计算数据集本征向量(成分),将其归总到一个所谓散布矩阵”(类间散布矩阵和类内散布矩阵)。...LDA五个步骤 下面列出了执行线性判别分析五个基本步骤。我们会在后面做更详细讲解。  1. 计算数据集中不同类别数据 d 维均值向量。  2. 计算散布矩阵,包括类间、类内散布矩阵。  ...计算两个 4×4 维矩阵:类内散布矩阵和类间散布矩阵。...2.1a 类内散布矩阵 Sw 类内散布矩阵 Sw 由该式算出: ?...PCA 和 LDA 对比 为了与使用线性判别分析得到特征空间作比较,我们将使用 scikit-learn 机器学习库中 PCA 类。

    6.1K50

    【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结

    对于分类树,如果采用Gini系数作为度量准则,决策树在训练时寻找最佳分裂依据为让Gini不纯度最小化,这等价于让下面的值最大化: ?...其中e为投影后空间基向量,是标准正交基;a为重构系数,也是投影到低维空间后坐标。如果定义如下散布矩阵: ? 其中m和 ? 为所有样本均值向量。则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: ?...通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。...计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。...简单说,就是经过这个投影之后同一类样本进来聚集在一起,不同类样本尽可能离得远。这种最大化类间差异,最小化类内差异做法,在机器学习很多地方都有使用。 类内散布矩阵定义为: ?

    42310

    机器学习最全知识点(万字长文汇总)

    如果定义如下散布矩阵: 其中m和 为所有样本均值向量。...则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: 通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。...矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。...可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。进行降维时,先将输入向量减掉均值向量,然后左乘投影矩阵,即可得到投影后向量。 主成分分析一种无监督学习算法,也是一种线性方法。...类内散布矩阵定义为: 它衡量内类样本发散程度。其中mi为每个类均值向量,m为所有样本均值向量。类间散布矩阵定义为: 它衡量了各类样本之间差异。

    22710

    机器学习与深度学习核心知识点总结

    对于分类树,如果采用Gini系数作为度量准则,决策树在训练时寻找最佳分裂依据为让Gini不纯度最小化,这等价于让下面的值最大化: ?...其中e为投影后空间基向量,是标准正交基;a为重构系数,也是投影到低维空间后坐标。如果定义如下散布矩阵: ? 其中m和 ? 为所有样本均值向量。则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: ?...通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。...计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。...简单说,就是经过这个投影之后同一类样本进来聚集在一起,不同类样本尽可能离得远。这种最大化类间差异,最小化类内差异做法,在机器学习很多地方都有使用。 类内散布矩阵定义为: ?

    55020

    万字长文!机器学习与深度学习核心知识点总结

    对于分类树,如果采用Gini系数作为度量准则,决策树在训练时寻找最佳分裂依据为让Gini不纯度最小化,这等价于让下面的值最大化: ?...其中e为投影后空间基向量,是标准正交基;a为重构系数,也是投影到低维空间后坐标。如果定义如下散布矩阵: ? 其中m和 ? 为所有样本均值向量。则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: ?...通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。...计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。...简单说,就是经过这个投影之后同一类样本进来聚集在一起,不同类样本尽可能离得远。这种最大化类间差异,最小化类内差异做法,在机器学习很多地方都有使用。 类内散布矩阵定义为: ?

    94110

    【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结

    对于分类树,如果采用Gini系数作为度量准则,决策树在训练时寻找最佳分裂依据为让Gini不纯度最小化,这等价于让下面的值最大化: ?...其中e为投影后空间基向量,是标准正交基;a为重构系数,也是投影到低维空间后坐标。如果定义如下散布矩阵: ? 其中m和 ? 为所有样本均值向量。则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: ?...通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。...计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。...简单说,就是经过这个投影之后同一类样本进来聚集在一起,不同类样本尽可能离得远。这种最大化类间差异,最小化类内差异做法,在机器学习很多地方都有使用。 类内散布矩阵定义为: ?

    46220

    机器学习与深度学习核心知识点总结

    对于分类树,如果采用Gini系数作为度量准则,决策树在训练时寻找最佳分裂依据为让Gini不纯度最小化,这等价于让下面的值最大化: ?...其中e为投影后空间基向量,是标准正交基;a为重构系数,也是投影到低维空间后坐标。如果定义如下散布矩阵: ? 其中m和 ? 为所有样本均值向量。则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: ?...通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。...计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。...简单说,就是经过这个投影之后同一类样本进来聚集在一起,不同类样本尽可能离得远。这种最大化类间差异,最小化类内差异做法,在机器学习很多地方都有使用。 类内散布矩阵定义为: ?

    66121

    机器学习与深度学习总结

    如果定义如下散布矩阵: 其中m和 为所有样本均值向量。...则上面的重构误差最小化等价于求解如下问题: 通过拉格朗日乘数法可以证明,使得该函数取最小ej为散度矩阵最大d'个特征值对应单位长度特征向量。...矩阵W列ej是我们要求解基向量,由它们构成投影矩阵。计算时,先计算散布矩阵(或者协方差矩阵),再对该进行进行特征值分解,找到最大一部分特征值和对应特征向量,构成投影矩阵。...可以证明,协方差矩阵散布矩阵是实对称半正定矩阵,因此所有特征值非负。进行降维时,先将输入向量减掉均值向量,然后左乘投影矩阵,即可得到投影后向量。 主成分分析一种无监督学习算法,也是一种线性方法。...类内散布矩阵定义为: 它衡量内类样本发散程度。其中mi为每个类均值向量,m为所有样本均值向量。类间散布矩阵定义为: 它衡量了各类样本之间差异。

    42620
    领券