clique

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我讀過可以在多項式時間內找到完美圖的最大獨立集。是否有任何多項式時間算法可以找到完美圖的所有獨立集的列表？

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是否有任何軟件或算法描述可以讓我們找到具有約17000個加權頂點和〜75％密度的已知圖頂點數的最大團（大約）？我嘗試使用Cliquer，但速度太慢（讓我花了幾天的時間纔得到結果）。有關我的問題，以防萬一 - 這是一個sceduling問題，我有18個時間段，每個時間段可以由不同數量的替代品填充。每個變量表示一個插槽的一個替代方案。所以，一個插槽的所有替代方案是互相排斥的，並且對於不同插槽的

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如何找到最大的邊緣加權派系？

最大集團問題（MC-problem）是一個經典的NP問題，我們可以使用分支邊界來有效地解決這個問題。最近，我們嘗試開發一種算法來找出圖中具有最大邊加權集的集團，我們知道，最大邊加權集團問題（MEC-問題）。我發現了一些關於此問題的特性。首先，派系必須是不屬於任何更大派系的最大派系。那麼派系邊緣的總和必須是所有極大派系中最大的。然而，MC-問題的傳統算法不會對MEC-問題的有效。因此，我想在ME

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在Netlogo上提取圖表中的子圖（集合）

我有一個netlogo問題。我有一些連接（無向）鏈接的節點圖結構。我需要弄清楚哪一個是這些結構中最小的子圖。基本上，子圖表示哪個節點全部相互連接。因此，如果我有5個節點的結構，並且節點1連接到2和3;節點2到3,1和4;節點3到1,2和5我需要檢測節點1,2和3的子圖，因爲它們都是互連的。有沒有一種簡單的方法來做到這一點，或者它基本上不可計算？編輯：我想如果我使用netlogo擴展nw我可以使

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查找包含某個頂點的最大團體

我想查找包含連接圖形中某個頂點的最大團體。在wiki中，它表示可以通過貪婪搜索找到最大派系。但是，這不能確保你找到最大的國際海事組織。例如， enter image description here 如果我想找到包含A的最大集團，並且我通過貪婪搜索來做到這一點，那麼我最終可能會找到（A，B），這比另一個集團（A，C， d）。我想出了一種天真的方式來避免小派系：首先找到所有與您的起點相鄰的頂點，

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使用R igraph庫打印cliques

我想使用R包的igraph打印圖形的派系。我想打印的 ABC的數據格式（顯示RES1，的Res2，RES3格式此數據...）數據： RES1的Res2重量 AB 10 AC 1 CB 10 SB 1 LA 2 library(igraph) file <- read.table("GraphDemo.net", header=TRUE) graph <- graph.data.frame(f

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R中識別拉幫結派

我有這樣一個數據幀： wt=read.table("NP7.txt") wt1=matrix(nrow=nrow(wt), ncol=2) wt1=data.frame(wt1) wt1[,1:2]=wt[,1:2] write.table(wt1,"test.txt") library(igraph) wt=read.table("test.txt") wg7 <- graph

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如何在布爾數組中找到模式組？

給定一個布爾值的二維數組我想查找所有由至少2列和至少2行組成的模式。這個問題有點接近於找到cliques in a graph。在下面的例子中，綠色單元表示「真」位，灰色是「假」。模式1包含列1,3,4和5以及行1和2.模式2僅包含列2和列4以及行2,3,4。這背後經營思路是尋找社交網絡用戶的不同羣體之間的類似圖形。在現實世界中，行數可以達到3E7，並且列數可以達到300. 無法真正找出除蠻力

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依次計算圖中k個頂點的所有派系

是否存在一個連續算法計算全部 k-cliques在無向圖中？對於k-cliques，我的意思是：無向圖中所有由邊連接的頂點集的數目。下面是在哪裏可以找到更詳細的描述。 https://en.wikipedia.org/wiki/Clique_(graph_theory)

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在ELKI中使用CLIQUE進行子空間聚類

我試圖從高維數據集中檢測稠密子空間。爲此，我想使用ELKI庫。但是ELKI庫的文檔和例子很少。我嘗試了以下事項 Database db=makeSimpleDatabase("D:/sample.csv", 600); ListParameterization params = new ListParameterization(); params.addParameter(