(相关资料图)

# Visualize clustersplt.figure(figsize=(12, 10))nx.draw(G, pos, with_labels=True, font_size=10, node_size=700, node_color=cluster_labels, cmap=plt.cm.Set1, edge_color="gray", alpha=0.6)plt.title("Graph Clustering using DBSCAN")plt.show()
上面的eps参数定义了两个样本之间的最大距离，，min_samples参数确定了一个被认为是核心点的邻域内的最小样本数。可以看到DBSCAN将节点分配到簇，并识别不属于任何簇的噪声点。
总结
分析KGs可以为实体之间的复杂关系和交互提供宝贵的见解。通过结合数据预处理、分析技术、嵌入和聚类分析，可以发现隐藏的模式，并更深入地了解底层数据结构。
本文中的方法可以有效地可视化和探索KGs，是知识图谱学习中的必要的入门知识。
作者：Diego Lopez Yse
                            
关键词：