structure op• Data kinds: graph → conn_graph
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.knn_graph_to_conn_graph(graph, weight='inverse_distance', symmetric=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.knn_graph_to_conn_graph(graph, weight='inverse_distance', symmetric=True), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("knn_graph_to_conn_graph"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
k-nearest-neighbour graph graph → weighted adjacency matrix conn_graph (n, n)। graph प्रकार से निकास।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• 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 को input के रूप में लेते हैं)—
structure)frame_axis · pointmap_to_points · match_component
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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