Scikit-learn 是一个基于 Python 的开源呆板进修库，它为数据发掘跟数据分析供给了简单而有效的东西。Scikit-learn 树破在 NumPy、SciPy 跟 Matplotlib 之上，供给了一系列的呆板进修算法跟东西，包含分类、回归、聚类、降维等。在交际收集分析范畴，Scikit-learn 成为了洞察人际收集的重要东西。
交际收集分析是研究交际收集构造、行动跟过程的科学。它涉及到很多范畴，包含社会科学、打算机科学、统计学跟人工智能等。经由过程分析交际收集，我们可能更好地懂得集体、群体以及他们之间的关联，从而提醒社会景象跟行动法则。
在利用 Scikit-learn 停止交际收集分析之前，须要对数据停止预处理。这包含数据的清洗、转换跟标准化等步调。
数据清洗是指去除数据中的噪声跟不完全信息。在交际收集分析中，这包含去除反复的节点跟边，以及处理缺掉数据等。
数据转换是指将原始数据转换为合适呆板进修算法处理的情势。比方，将文本数据转换为词向量。
数据标准化是指将数据缩放到一个特定的范畴，以便差其余特点可能在同一标准长停止比较。在 Scikit-learn 中，可能利用 StandardScaler 类来实现这一目标。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
关联发掘是指从交际收集数据中提取、分析跟揣摸差别集体之间的关联。
可能利用分类算法，如 Logistic Regression 或 KNN，来猜测用户之间的关联。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 创建分类器实例
classifier = LogisticRegression()
knn_classifier = KNeighborsClassifier()
# 练习模型
classifier.fit(X_train, y_train)
knn_classifier.fit(X_train, y_train)
# 猜测新数据
predictions = classifier.predict(X_test)
knn_predictions = knn_classifier.predict(X_test)
社群检测是指在交际收集中发明存在高度内聚跟低度耦合的聚类子集。
可能利用图聚类算法，如 K-means 或谱聚类，来发明交际收集中的社群。
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.cluster import SpectralClustering
# 创建聚类器实例
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
spectral_clustering = SpectralClustering(n_clusters=3)
# 练习模型
kmeans.fit(X_train)
spectral_clustering.fit(X_train)
# 获取聚类标签
kmeans_labels = kmeans.labels_
spectral_clustering_labels = spectral_clustering.labels_
交际影响力分析是指分析交际收集中集体的影响力，并将其归纳为差其余社群。
可能利用分类算法，如 SVM 或决定树，来分析交际收集中集体的影响力。
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建分类器实例
svm_classifier = SVC()
dt_classifier = DecisionTreeClassifier()
# 练习模型
svm_classifier.fit(X_train, y_train)
dt_classifier.fit(X_train, y_train)
# 猜测新数据
svm_predictions = svm_classifier.predict(X_test)
dt_predictions = dt_classifier.predict(X_test)
Scikit-learn 是一个功能富强的东西，可能帮助我们在交际收集分析中洞察人际收集。经由过程数据预处理、关联发掘、社群检测跟交际影响力分析，我们可能更好地懂得交际收集的构造跟行动。