structure op• Datenarten: graph → conn_graph
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.knn_graph_to_conn_graph(graph, weight='inverse_distance', symmetric=True) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.knn_graph_to_conn_graph(graph, weight='inverse_distance', symmetric=True); aus dem Register: opsreprconv.get("knn_graph_to_conn_graph"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
k-Nächste-Nachbarn-Graph graph → eine gewichtete Adjazenzmatrix conn_graph (n, n). Der Ausgang aus graph.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
knn_graph の返り (idx (n,k) int, dist (n,k) float) を、conn_graph 族(graph_components / graph_laplacian_spectrum / graph_layout_spectral …)が受ける n×n の W[i, j] = i → j の重みにする。weight:
• "inverse_distance" —— 1 / dist(近いほど強い。距離 0 の重複点は拒否する)
• "distance" —— dist そのもの(経路長として使う側向け)
• "binary" —— 1
symmetric=True で W = max(W, Wᵀ)(k 近傍は片想いがあるので、無向グラフとして扱うなら対称化する)。対角は 0(knn_graph は自分を除いている)。n は conngraph.MAX_NODES(4096)まで —— 密行列なので、それを超える点群は先に farthest_point_sampling などで間引く。
Args:
graph: (idx, dist) の 2-tuple(knn_graph の返り)。
weight: "inverse_distance" / "distance" / "binary"。
symmetric: True で対称化。
Returns:
(n, n) float64。
Raises:
ValueError: 2-tuple でない / 形が違う / 添字が範囲外 / 自己ループ / n が上限超え /
inverse_distance で距離 0 / weight が不正。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_bga_ball_type_roundtrip — py -3.11 examples/poc_bga_ball_type_roundtrip.py
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
conn_graph als Eingabe)—
structure)frame_axis · pointmap_to_points · match_component
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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