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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题： 模型工程

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度：1 最大长度：20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度：1 最大长度：2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度：1 最大长度：1200

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eans算法是分裂法的一种。 二分k-means算法是k-means算法的改进算法，相比k-means算法，它可以加速k-means算法的执行速度，因为它的相似度计算少了，能够克服k-means收敛于局部最小的缺点。 二分k-means算法的一般流程如下所示： 把所有数据初始化为一个簇，将这个簇分为两个簇。

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聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

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处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写需要进行聚类分析的会话生成时间段，单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后，聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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DG），探索遍历ODG自主生成API测试序列，实时构造并下发API测试请求，判定API测试响应结果，动态修正ODG图，优化下一轮生成。 六大关键特性： 支持基于Rest API接口定义Yaml文档零码全自动智能测试生成。 感知Rest API 接口调用上下文：解析接口定义Yaml

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k均值 概述 “K-均值”节点用于产生聚类模型，用户在使用时需要指定聚类个数。K-均值算法是基于距离的算法，将所有数据归类到其最邻近的中心。 输入 参数 子参数说明 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的

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靶点口袋分子设计 基于盘古药物分子大模型，靶点口袋分子设计功能主要是能够根据给定的口袋和小分子利用AI的预测出更优小分子。 单击“靶点口袋分子设计”功能卡片，进入配置页面。 在配置页面上传靶点结构，及配置其他参数。 图1 查看配置页面 靶点结构：选择靶点结构文件，仅支持PDB格式

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自动分组 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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PQ”的索引算法就需要对中心点向量进行预构建和注册。 背景信息 在向量索引加速算法中，IVF_GRAPH和IVF_GRAPH_PQ适用于超大规模场景。这两种算法需要通过对子空间的切割缩小查询范围，子空间的划分通常采用聚类或者随机采样的方式。在预构建之前，需要通过聚类或者随机采样得到所有的中心点向量。

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分子对接 分子对接基于华为云大算力，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算对接结合能，实现百万级别虚拟筛选。 单击“分子对接”功能卡片，进入分子对接受体预处理页面，单击上传受体文件，进行受体蛋白预处理配置。 受体文件仅支持PDB格式，若文件中存在多个受体，默认只处理第一个。受

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topicrank算法（topicrank） louvain算法（louvain） Bigclam算法（bigclam） Cesna算法（cesna） infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching）

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