コード例 #1
0
ファイル: kernels.py プロジェクト: yuedeji/GraphKernels
def CalculateVertexEdgeHistKernel(G, par=-1.0):

    # Extract graph info
    E, V_label, V_count, E_count, D_max = GetGKInput(G)
    par = gkCpy.DoubleVector([par])

    K = gkCpy.CalculateKernelPy(E, V_label, V_count, E_count, D_max, par, 3)
    return K
コード例 #2
0
ファイル: kernels.py プロジェクト: yuedeji/GraphKernels
def CalculateEdgeHistGaussKernel(G, par=1):

    # Extract graph info
    E, V_label, V_count, E_count, D_max = GetGKInput(G)

    par = gkCpy.DoubleVector([par])

    K = gkCpy.CalculateKernelPy(E, V_label, V_count, E_count, D_max, par, 5)

    return K
コード例 #3
0
ファイル: kernels.py プロジェクト: yuedeji/GraphKernels
def CalculateExponentialRandomWalkKernel(G, par=1):

    # Extract graph info
    E, V_label, V_count, E_count, D_max = GetGKInput(G)

    par = gkCpy.DoubleVector([par])

    K = gkCpy.CalculateKernelPy(E, V_label, V_count, E_count, D_max, par, 9)

    return K
コード例 #4
0
ファイル: kernels.py プロジェクト: yuedeji/GraphKernels
def CalculateWLKernel(G, par=5):

    # Extract graph info
    E, V_label, V_count, E_count, D_max = GetGKInput(G)

    #par = nuber of WL iterations
    par = int(par)

    K = gkCpy.WLKernelMatrix(E, V_label, V_count, E_count, D_max, par)

    return K
コード例 #5
0
ファイル: kernels.py プロジェクト: yuedeji/GraphKernels
def CalculateKStepRandomWalkKernel(G, par=1):

    # Extract graph info
    E, V_label, V_count, E_count, D_max = GetGKInput(G)

    if isinstance(par, (int, long, float, complex)):
        par = gkCpy.DoubleVector([par])

    else:
        par = gkCpy.DoubleVector(par)

    K = gkCpy.CalculateKernelPy(E, V_label, V_count, E_count, D_max, par, 10)

    return K