https://stats.stackexchange.com/questions/15798/how-to-calculate-a-gaussian-kernel-effectively-in-numpyを参照すると、事前計算されたカーネル行列を計算するためのソリューションが提供されています。
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
X = loaddata() # this is an NxD matrix, where N is number of items and D its dimensions
pairwise_dists = squareform(pdist(X, 'euclidean'))
K = scip.exp(pairwise_dists / s**2)
入力が有向グラフの加重隣接行列である場合、上記の Guassin カーネルをどのように実装できますか?