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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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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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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聚类分析 聚类分析工具可以通过骨架聚类方法，将大型小分子数据库中结构相似的化合物聚成一类，从而找到有效骨架 ，辅助苗头化合物发现。 单击“功能模块 > 通用工具 > 聚类分析”功能卡片，进入配置页面。 图1 聚类分析配置页面 输入方式：选择文件和手动输入类型。 上传分子文件：选择

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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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创建聚类分析作业 功能介绍 创建聚类分析作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/clustering 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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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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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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查询聚类分析作业详情 功能介绍 查询聚类分析作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/clustering/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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聚类分析作业管理 创建聚类分析作业 查询聚类分析作业详情 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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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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KcoreSample K核算法 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 Sh

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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使用自动分组智能标注作业 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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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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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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购买算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”，前往好望商城购买算法，同时商城也提供了一些免费算法，单击“免费获取算法”体验。 购买算法后前往“算法管理页面”安装算法。 父主题： 算法管理

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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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