随机块模型和隐块模型的稀疏矩阵实现。
sparsebm的Python项目详细描述
SparseBM：一个用于处理带有块模型的稀疏图的python模块
安装
来自pypi：
pip3 install sparsebm
要使用GPU加速：
^{pr2}$或者
pip3 install sparsebm
pip3 install cupy
随机块体模型实例
生成SBM合成图
- 生成合成图以使用SBM进行分析：
fromsparsebmimportgenerate_SBM_datasetdataset=generate_SBM_dataset(symmetric=True)graph=dataset["data"]cluster_indicator=dataset["cluster_indicator"]
用sparsebm SBM推断：
- 使用伯努利随机集团模型：
fromsparsebmimportSBMnumber_of_clusters=cluster_indicator.shape[1]# A number of classes must be specify. Otherwise see model selection.model=SBM(number_of_clusters)model.fit(graph,symmetric=True)print("Labels:",model.labels)
计算性能：
fromsparsebm.utilsimportARIari=ARI(cluster_indicator.argmax(1),model.labels)print("Adjusted Rand index is {:.2f}".format(ari))
要使用GPU加速，需要安装CUPY并将GPU编号替换为所需的GPU索引。在
潜在块体模型实例
生成LBM合成图
- 生成一个综合图，用LBM分析：
fromsparsebmimportgenerate_LBM_datasetdataset=generate_LBM_dataset()graph=dataset["data"]row_cluster_indicator=dataset["row_cluster_indicator"]column_cluster_indicator=dataset["column_cluster_indicator"]
用sparsebm LBM推断：
- 使用伯努利潜在集团模型：
fromsparsebmimportLBMnumber_of_row_clusters=row_cluster_indicator.shape[1]number_of_columns_clusters=column_cluster_indicator.shape[1]# A number of classes must be specify. Otherwise see model selection.model=LBM(number_of_row_clusters,number_of_columns_clusters,n_init_total_run=1,)model.fit(graph)print("Row Labels:",model.row_labels)print("Column Labels:",model.column_labels)
计算性能：
fromsparsebm.utilsimportCARIcari=CARI(row_cluster_indicator.argmax(1),column_cluster_indicator.argmax(1),model.row_labels,model.column_labels,)print("Co-Adjusted Rand index is {:.2f}".format(cari))
- 项目
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