graph_layout_spectral — CONNGRAPH view op

• 데이터 종류: conn_graph → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_layout_spectral(W: 'Any', dim: 'int' = 2, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import conngraph; conngraph.graph_layout_spectral(W: 'Any', dim: 'int' = 2, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsconngraph.get("graph_layout_spectral"))

사용법

스펙트럼 배치: 방향을 접은 Laplacian의 Fiedler 벡터(제 2..dim+1 고유벡터)를 좌표로 한 점군 (n, 3), 각 축 [0, 1].

dim 은 2 나 3(2 이면 z = 0). 연결 성분마다 배치한 다음 격자에 늘어놓는다 —— 비연결그래프에서는 0 고유 공간이 축퇴하여 Fiedler 벡터가 성분을 나눈다고는 할 수 없으므로, 성분은 명시적으로 나눈다(성분 안은 상자의 0.3 배, 성분 사이는 1 의 간격).

자세한 사용 가이드

• conngraph 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

graph_edges_as_lines · graph_activity_spread · points_activity_video

같은 카테고리(view)

graph_edges_as_lines · graph_adjacency_image


*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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