Visualiseerimine.md 2.6 KB
Kõik pildid on genereeritud! Siin on kokkuvõte:
🖼️ Loodud visualiseeringud
1. graph_visualization.png – Graafi struktuur
Sellel pildil on 4 paneeli:
| Paneel | Sisu |
|---|---|
| Ülemine vasak | Graaf spektraalsel tasandil (λ₂ × λ₃) – tipud värvitud kogukondade kaupa, suurus näitab kesksust |
| Ülemine parem | Kontsentriline paigutus – iga ring tähistab kaugust kesktipust (d=1, d=2, d=3) |
| Alumine vasak | Naabrusmaatriksi kuumapilt – 22×22 ruudustik, tume = serv |
| Alumine parem | Graafi parameetrid + omaväärtused + kogukondade info |
2. svd_reconstruction.png – SVD taaste
Näitab, kuidas originaalmuster taastub SVD astmete kaupa:
Originaal Aste 1 Aste 2 Aste 4
██·█· ····· ··█·· ██·█·
··██· → ····· → ····· → ··██·
... ... ... ...
Aste 6 Aste 8 Aste 10 Aste 12
██·█· ██·█· ██·█· ██·█·
··██· ··██· ··██· ··██·
Vigade arv: aste 1=162 → aste 10=50 → aste 12=50 (mittelineaarsed vead jäävad)
3. spectrum.png – Spektrid
| Paneel | Sisu |
|---|---|
| Vasak | Omaväärtuste spekter – sinine = positiivne, punane = negatiivne |
| Keskmine | Kumulatiivne energia – 95% joon, 99% joon |
| Parem | Laplasi spekter – μ₁=0, μ₂=3.66 (ühenduvus), μ_max=16.28 |
4. ohvrikiri_graph.gml – Gephi fail
Graaf on salvestatud ka GML-formaadis, mida saab avada programmides nagu Gephi, Cytoscape või yEd – need võimaldavad graafiga interaktiivselt tööd teha.
📁 Kataloogi sisukord nüüd
| Fail | Kirjeldus |
|---|---|
LOEMIND.md |
Juhend |
extract_matrix.py |
Excelist maatriksi lugemine |
matrix_analysis.py |
Maatriksanalüüs (SVD, aste) |
spectral_analysis.py |
Omaväärtuste spekter |
graph_analysis.py |
Graafiteooria |
visualize_graph.py |
Visualiseerimise skript |
graph_visualization.png |
🖼️ Graafi pilt |
svd_reconstruction.png |
🖼️ SVD taaste pilt |
spectrum.png |
🖼️ Spektrite pilt |
ohvrikiri_graph.gml |
Graaf Gephi jaoks |
ohvrikiri_matrix.txt |
22×22 binaarmaatriks |
analysis_results.json |
Tulemused JSON |
Kuna need on PNG-pildid, saad need avada oma failihaldurist (home/ardo/ohvrikiri/ kataloogist). Kas soovid edasi minna maatriksi faktoriseerimise juurde (Kroneckeri struktuur, A = B·Bᵀ jne)?