節點與網路中其他節點的互動都是透過其鄰居節點來 進行的，因此節點的鄰居越多，意味著該節點能夠 向外傳遞的資訊越多，從網路外部接受資訊也越容易。 有向網路中，又可以定義出度中心度、入度中心度。
社群發現是根據網路中的邊的連線模式，把網路頂點劃分為群組。將網路頂點劃分為群組後最常見的屬性是，同一群組內部的頂點之間緊密連 接，而不同群組之間只有少數邊連線。社團發現的目的是就要找到網路內部不同群組之間的自然分割線。簡而言之，它是一個把網路自然劃分為頂點群組的問題，從而使得群組內有 許多邊，而群組之間幾乎沒有邊。然而，“許多”和“幾乎沒有”到底是多少， 這個問題值得商榷，為此提出了多種不同的定義，從而產生了不同的社團發 現演算法8基於層次聚類的演算法。
第一階段：稱為dularity Optization，主要是將每個節點劃 分到與其鄰接的節點所在的社群中，以使得模組度的 值不斷變大； 第二階段：稱為Counity Aggregation，主要是將第一步劃分 出來的社群聚合成為一個點，即根據上一步生成的社 區結構重新構造網路。重複以上的過程，直到網路中 的結構不再改變為止。步驟：1.初始化，將每個點劃分在不同的社群中； 2.對每個節點，將每個點嘗試劃分到與其鄰接的點所在的社群中，計算此時 的模組度，判斷劃分前後的模組度的差值ΔQ是否為正數，若為正數， 則接受本次的劃分，若不為正數，則放棄本次的劃分； 3.重複以上的過程，直到不能再增大模組度為止； 4.構造新圖，新圖中的每個點代表的是步驟3中劃出來的每個社群，繼續執 行步驟2和步驟3，直到社群的結構不再改變為止。 ！在2中計算節點的順序對模組度的計算是沒有影響的，而是對計算時間有影響。
資料缺失的原因資料採集過程可能會造成資料缺失；資料透過網路等渠道進行傳輸時也可能出現數據丟失或出錯，從而造成 資料缺失；在資料整合過程中也可能引入缺失值刪除法刪除法透過刪除包含缺失值的資料，來得到一個完整的資料子集. 資料的 刪除既可以從樣本的角度進行，也可以從特徵的角度進行。 刪除特徵：當某個特徵缺失值較多，且該特徵對資料分析的目標影響 不大時， 可以將該特徵刪除 刪除樣本：刪除存在資料缺失的樣本。 該方法適合某些樣本有多個特徵存在缺失值，且存在缺失值的樣本佔 整個資料集樣本數量的比例不高的情形 缺點：它以減少資料來換取資訊的完整，丟失了大量隱藏在這些被刪除資料 中的資訊；在一些實際場景下資料的採集成本高且缺失值無法避免，刪除法可 能會造成大量的資源浪費均值填補計算該特徵中非缺失值的平均值（數值型特徵）或眾數（非數值型特 徵），然後使用平均值或眾數來代替缺失值缺點一：均值填補法會使得資料過分集中在平均值或眾數上，導致特徵 的方差被低估 缺點二：由於完全忽略特徵之間的相關性，均值填補法會大大弱化特徵 之間的相關性隨機填補隨機填補是在均值填補的基礎上加上隨機項，透過增加缺失值的隨機性 來改善缺失值分佈過於集中的缺陷。
等距離散化（Equal-Width Discretization）：將資料劃分為等寬間隔的區間，這種方法需要先確定區間的個數n，再根據最小值n和最大值x計算出每個區間的間隔長度（x-n）/n，相鄰兩個區間的寬度都是相同的。等頻率離散化（Equal-Frequency Discretization）：將資料劃分為相同的數量級別，每個區間包含的記錄數相等。這種方法首先將資料按照大小排序，然後將排序後的資料分成n等份，每份個數為資料總數/n，在每個區間的邊界處劃分資料。基於聚類的離散化：將資料分成若干個簇，簇內的資料相似度高，簇間資料相似度低。具體實現時可以使用聚類演算法如k-ans、DBSCAN等。自適應離散化：透過迭代的方式，不斷根據資料的特性調整區間的邊界，以達到最優的離散化效果。下面分別以等距離散化、等頻率離散化、基於聚類的離散化和自適應離散化為例子，分別列出具體的例題：等距離散化假設我們有一個包含1000個學生身高資料的資料集，我們想將身高離散化成10個等寬的區間，以下是離散化方法：計算身高的最小值和最大值，假設最小值為140c最大值為200c計算每個區間的寬度，假設共10個區間，每個區間的寬度為(200-140)/10 = 6c根據每個學生的身高，將其分入相應的區間。等頻率離散化假設我們有一個包含200家公司的財務資料的資料集，我們想將每個公司的營業收入離散化成5個等頻率的區間，以下是離散化方法：將所有公司的營業收入升序排序。計算每個區間的資料數量，在本例中，因為共有200個公司，所以每個區間包含40個公司。找到每個區間的邊界，比如第一個區間的最小值和第二個區間的最大值，這兩個值之間的所有公司的營業收入都屬於第一個區間。
【雙重生換親+宮斗+非雙潔+後期獨寵+女主人間清醒】
沈知念和嫡姐沈南喬一起重生了。
前世，她被父親嫁給窮苦門生；嫡姐選秀入宮，還未侍寢便被封為貴人。世人皆道嫡姐貴不可言，她們有雲泥之別。
誰知道後來，沈知念嫁的窮書生連中三元，封侯拜相，她成了本朝最年輕的一品誥命夫人。
而嫡姐不得帝王喜愛，在深宮蹉跎半生，最後被陷害慘死。
沈知念再次睜眼，發現自己竟重生回了定親前。嫡姐搶着要嫁給窮書生，讓她入宮選秀。
她很高興。
因為書生雖有一些才華，卻心比天高，家裡更是有刻薄的婆母，難纏的小姑。前世之所以走出了一條青雲路，全靠她嘔心瀝血為他打點、奔走。
這輩子，嫡姐想要的風光，全都不會有。
而帝王年輕俊美，後位空懸，入宮的女子皆有機會爭上一爭。
沈知念自小便明白，男人靠不住，只求榮華富貴，不求一絲真情。
一品誥命夫人，哪比得上母儀天下？這一世，這潑天的富貴，就讓她來享吧！
然而沈知念漸漸發現，後宮居然還有穿書女，和身負系統的攻略者。
無所謂，都刀了！
可是誰能告訴她，為什麼帝王看她的眼神，越來越不對勁了？
[智商在線] [絕不原諒][絕不原諒] [全家重生火葬場] [黑蓮女主] [真假千金]
我是侯府的養女。我從小就被教導要為侯府奉獻一生。
大哥要娶青樓花魁，我強烈反對，成功的大哥卻說：是你傷害了我失去了一生的愛！
二哥腿傷嚴重殘疾，我為鬼醫試毒換取看病機會，保住了二哥的腿。
獲得戰功的二哥卻嫌我多管閑事。
妹妹喜歡窮書生，我從中阻止，分析利弊，強行斬斷這段惡緣。
結婚後的小妹妹一邊享受高門富貴，一邊恨我入骨。
侯府花了很多錢，我掙的錢保持體面，供全家揮霍。
家人卻認為我拋頭露面，損害了侯府的名聲。
什麼都沒做，只會說好話的真千金卻被全家人捧在手心。
雖然我被埋怨了，但我仍然無怨無悔地為家人努力工作
只有這樣，我才能得到家人的愛
但即便如此，他們還是合謀毒殺了我，只是因為真千金看上了我的未婚夫
侯府回歸顯赫，他們不需要我的努力
他們搶走了我的婚姻，佔領了我的財產，污損了我的名聲
我付出了這麼多努力。最後，我沒有得到家人的憐憫
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一眼看生死，一符去百病，一手掐霉運，還時不時看到財富，撿起來就不愁吃喝。
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晉王：王妃這麼強，本王的腿還抱着嗎？
【空間囤貨 女強 爽文 虐渣 全家人流放逃荒 新婚夜 致富】一旦穿書，顧挽月發現自己成了炮灰女配，抄家流放？沒關係，她有異能空間，國庫里所有的材料都被收集在空間里。此外，她搬走了母親的家和王府，這樣抄家的人根本拿不走。
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【瘋批陰濕反派×嬌軟小慫包】 【穿書+1V1甜寵+上位者為愛當狗+強性張力佔有慾】 江鹿伊穿成了三集必死的惡毒女配。 開篇就是地獄模式，不僅滾錯床單，還順手給那位瘋批反派開了瓢。 男人捏碎茶杯，冷笑：“想怎麼死？” 她眨眨眼，“......爽死？” 他眸色一沉，將她拖入暗室。 整整三日，寸寸碾磨。 “還作么？” 她扶着腰秒慫：“不了不了。” 他勾唇，將人撈回懷裡。 “晚了。” “作死是你開的頭，怎麼結束，得我說了算。” 從此，京城皆知昭王晏沉養了只嬌雀。 捧在掌心，誰碰誰死。 直到某天他發現，這隻嬌雀心裡，竟還偷偷戀着原書男主。 他瘋了。 紅着眼將她困在臂彎，聲音低啞，幾近乞求： “以後，只看我一個人好不好？” “我比他會搖尾巴。” “汪汪......” 說好的陰濕瘋批呢？ 他怎麼自己先當上狗了？ 【食用指南】 1.女主是真的美，男主是真的瘋。 2.男主日常：在“發瘋弄死所有人”和“搖尾巴求摸摸”之間反覆橫跳。 3.女主日常：在“怎麼才能跑路”和“算了跑不掉”之間反覆躺平。 4.1V1，HE，所有男配都是play的一環。
傅明宜苦等了江雲川五年。等他殘疾的雙腿康健，等他上戰場掙下軍功，等到傅明宜成了京中人人恥笑為嫁不出去的老姑娘！
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“我傅明宜這一生，絕不會為妾。”
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傅明宜曾當眾揚言：三個月後大婚。
京中眾人都等着看她的笑話，江雲川等着她下不來台甘願為自己妾室。
等來的卻是她盛裝風光嫁入宣王府。
傅明宜原以為她和裴燼宣只是合作關係。
洞房花燭夜，他目光危險炙熱的將她抵在床頭時，她才知道，自己好像上當受騙了。
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當江雲川發現生活一團亂，前途諸事不順，永寧侯府搖搖欲墜時。
他在雨夜跪在傅明宜面前：“明宜，我後悔了！”
看到的卻是傅明宜不小心露出的紅痕，他徹底的瘋了。
當朝宣王覬覦傅明宜多年，她的身邊卻始終有一位青梅竹馬。直到那日，隱秘的心思暴露在陽光之下。
【女非男處，先婚後愛】
溫婉高貴的女性vs高冷矜貴權臣
季含奕十四歲家道中落，十六歲拿着婚書嫁入清貴世家謝家。
結婚三年後，雖然丈夫冷淡，但她也履行了妻子的職責，只為做一個好賢婦。
她的丈夫芝蘭玉樹，朗朗君子，前途無量。
大家都說她應該知足，畢竟家裡沒有靠山，能嫁入謝家，是她莫大的幸運。
但在一個雪夜裡，當丈夫再次為他心中的女人拋棄她時，突然醒來，她的丈夫從不愛她。
所以在她19歲的時候，在丈夫嘲笑她會後悔的聲音中，固執地拿着離書獨自離開。
季含義想和離開後，帶着母親去江南經營店鋪，過着安全乾凈的生活。然而，出身北京世家最珍貴、最冷清的天之驕子卻突然說要娶她。
沈肆如寒夜觸不可及的高懸明月，出生高貴，地位高權重，也以冷麵無情、難以接近而聞名，但他說：“你可以考慮兩天是否願意嫁給我。”
但心底已經準備好了下一句話：如果你不想，我就再等你。
季含義不知道，沈思，一萬年的寒冰，早在她年輕的愛的種子里就被她感動了，對她的疏遠充滿了剋制和深情，甚至對她的佔有也隱藏得很好。
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為了當年的驚鴻一瞥，江清婉隱姓埋名嫁入將軍府，花了半身修為幫秦家改命。
誰知男子曾經回到北京，帶回了美麗華貴的縣主。
婆婆明褒暗貶地逼她讓位，甚至喊了她五年母親的養子，也輕蔑地看着她。
“你是一個商女，怎麼配做我媽媽？”
看透一切的江清婉拋下一紙和離書，收回了對秦家的保佑，讓他們厄運纏身。
本想逍遙離京，卻遇到了身負怪命格的九王爺，竟能幫她恢復修養。
她成了九王爺的幕僚，京城謠言四起，都說她是王府的外室嬌娘。
男人冷着張俊美如仙的臉，充滿了厭惡。
“她只是我邀請的天師。”
後來，江清婉成了著名的東京神算，京中權貴紛紛跪求一卦。
前夫後悔不已，糾纏不清，一聲“婉婉”喊得真心切。
貴氣清冷的九王爺化身醋精加寵妻狂魔，抱着人的小腰宣誓主權。
什麼天師？這是他的小嬌娘。