最小支配集(MDS)问题是图论中的经典问题,旨在找到一个最小的顶点子集,使得每个顶点要么在该子集中,要么与该子集中的至少一个顶点相邻。虽然在一般图中MDS问题是NP难的,但在和弦图中可以高效解决。文中介绍了一种使用Python和NetworkX实现的算法,通过将图转化为和弦图来计算MDS,时间复杂度为O(n²)。
本文介绍了一种基于图形的无监督特征选择技术,利用拓扑受限网络表示的威力,使用和弦图建模特征依赖结构,并在16个基准数据集上测试算法,结果显示算法在异构评估条件下优于或与最新技术水平相匹配。该方法在可调性、可解释性和计算成本方面具有优势。
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