使用networkx提取所有k核心

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

使用python的networkx库，可以从图G中提取k核心。但是，是否可以提取某个k的所有k核心？我想做图聚类，我的想法是提取K值为k的大值，并定义这样的聚类。使用networkx提取所有k核心

回答：

NetworkX中使用的k-core的定义不需要连接k-core。 http://networkx.lanl.gov/reference/generated/networkx.algorithms.core.k_core.html

因此，您将在图形中获得所有（可能断开连接的）k-核心。

这里是2不相交的3节点完全图的曲线图的一个简单的例子：

In [1]: import networkx as nx 
In [2]: G = nx.Graph([(1,2),(1,3),(2,3)]) 
In [3]: G.add_edges_from([(10,20),(10,30),(20,30)]) 
In [4]: nx.k_core(G,k=2).edges() 
Out[4]: [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (10, 20), (10, 30), (20, 30)]

如果要将它们作为单独的子图就可以找到所连接的部件：

In [5]: graphs = nx.connected_component_subgraphs(nx.k_core(G,k=2)) 
In [6]: for g in graphs: 
    ...:  print g.edges() 
    ...:   
[(1, 2), (1, 3), (2, 3)] 
[(10, 20), (10, 30), (20, 30)]

以上是 使用networkx提取所有k核心 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/258123.html

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