Python cugraph.community.ecg.ecg用法及代碼示例

用法: cugraph.community.ecg.ecg(input_graph, min_weight=0.05, ensemble_size=16, weight=None)

計算輸入圖的集成聚類圖 (ECG) 分區。 ECG 在輸入圖的排列集合上運行截斷的 Louvain，然後使用集合分區來確定輸入圖的權重。通過使用確定的權重在輸入圖上運行完整的 Louvain 來找到最終結果。

有關詳細信息，請參閱https://arxiv.org/abs/1809.05578。

參數：

input_graph：cugraph.Graph 或 NetworkX Graph: 圖說明符應包含連接信息和權重。如果不存在鄰接列表，則將計算該鄰接列表。
min_weight：浮點數，可選(默認=0.5): 在 ECG 算法中分配為邊權的最小值。它應該是 [0,1] 範圍內的值，通常保留為默認值 0.05
ensemble_size：整數，可選(默認=16): 用於集成的圖形排列數。默認值為 16，較大的值可能會為某些圖生成更高質量的分區。
weight：str，可選(默認=無): 此參數用於 NetworkX 兼容性，並表示哪個 NetworkX 數據列代表邊權重。

parts：cudf.DataFrame 或 python 字典

大小為 V 的 GPU 數據幀包含兩列，即頂點 id 和分配給它的分區 id。

df[頂點]：cudf.Series: 包含頂點標識符
df[分區]：cudf.Series: 包含分配給頂點的分區

例子：

>>> M = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter = ' ',
...                   dtype=['int32', 'int32', 'float32'],
...                   header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(M, source='0', destination='1', edge_attr='2')
>>> parts = cugraph.ecg(G)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cugraph.community.ecg.ecg。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

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例子：