问图论思想在机器学习中的应用

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图是一种非常灵活的数据表示形式，因此在过去曾以许多不同的方式应用于机器学习。您可以查看提交给专门会议的论文，如S+SSPR (结构和句法模式识别和模式识别中的统计技术联合研讨会)和GBR (模式识别中基于图形的表示讲习班)，以便开始了解潜在的应用。下面是一些例子：

• 在计算机视觉领域中，图形已经被用来提取结构信息，这些信息以后可以应用于目标识别和检测、图像分割等几个应用领域。
• 谱聚类是一种基于图论的聚类方法。它利用相似矩阵的特征值将聚类和降维相结合。
• 随机游走可以用来预测和推荐社交网络中的链接，或者根据相关性对网页进行排序。