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Eaton 等人分别考虑个体标签和成对约束两种形式，提出了基于 Spin-Glass 模 型的半监督社区发现方法。 该算法通过修正 Spin-Glass 模型的哈密尔顿量使网络中的 每个节点处于基态。该模型指定具有相同自旋状态的节点应该被划分到同一个社区。 为了把两种形式的先验信息结合到哈密尔顿函数中，算法分别对应个体标签和成对约 束先验信息建立惩罚或奖励函数。在最小化哈密尔顿函数时，该算法采用模拟退火思想避免局部最优，从而得到良好的社区划分结构。 该算法在实验中呈现出较好的识别准确度和抗噪性。

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一个小应用程序,用来测试位段的操作,用VC编写.-a small application that used to test the operation of the place, with VC prepared.

使用python语言实现k-邻近算法，他的工作原理为：存在一个样本数据集合，并且样本集中每个数据都存在标签，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后使用该算法提取与样本集中特征最相近的数据的分类标签。

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