如何使用 KNN 结果快速创建图ImageNet

问题描述

我有来自 KNN 的数组，如下所示：

[[point0,1st nearest point of point0,.......,kth nearest point of point0]\
 [point1,1st nearest point of point1,kth nearest point of point1]\
 .....\
 [pointN,1st nearest point of pointN,kth nearest point of pointN]]

例如：
[[0,12,1,13]
[1,9,4,76]]
....
[76,2,3,4]]

现在我需要使用这个数组创建一个图形，我通过添加节点和边在网络中尝试了 for 循环，但图形拉普拉斯矩阵与正确答案不匹配。因为我正在处理 ImageNet，所以不可能逐个节点检查以找出错误所在。

然后我尝试用 KNN 中的这个数组生成一个稀疏邻接矩阵，然后用 nx.from_scipy_sparse_matrix 创建一个图。但即使使用 lil_matrix，生成稀疏邻接矩阵仍然很慢。

现在我想知道有没有更好更快的方法来实现这一目标？

PS（根据networkx，一旦我们使用了添加边，比如G.add_edge(1,2)。我们不需要单独添加这个节点，比如G.add_node(1)。但是在处理的时候不太确定大量数据来自我的观察）

解决方法

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