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白话什么是谱聚类算法
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0.前言. 今天来学习一种 聚类算法 ，谱聚类（spectral cluster），这里的谱指的是某个矩阵的特征值，该矩阵是什么，什么得来的，以及在聚类中的作用将会在下文解一一道来。 谱聚类的思想来源于图论，它把待聚类的数据集中的每一个样本看做是图中一个顶点，这些顶点连接在一起，连接的这些边上 ...
在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。 二、基本原理. 谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。
谱聚类算法(Spectral Clustering) 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后 ...
A:谱聚类是最流行的聚类算法之一，它的实现简单，而且效果往往胜过传统的聚类算法，如 K-means 。它的主要思想是把所有数据看作空间中的点，这些点之间用带权重的边相连，距离较远的点之间的边权重较低，距离较近的点之间边权重较高，通过对所有数据点 ...
谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。
基本算法. 计算拉普拉斯矩阵 （或归一化的拉普拉斯矩阵）; 计算前 个特征向量（这些特征向量对应 的 个最小的特征值）; 考虑由这 个特征向量组成的矩阵，矩阵的第 行定义了图节点 的特征; 根据这些特征对图节点进行聚类（例如使用k-均值聚类）; 大型图的（归一化）拉普拉斯矩阵通常是病态的 ...
这节主要讲述的是谱聚类算法(Spectral Clustering)，首先讲述了两种不同的聚类思路，一种就是聚合型聚类(Compactness)，另一种是连通性聚类(Connectivity)算法。聚合性聚类更多的考虑是所有样本之间都是一视同仁的，根据特征的相似度来聚类。连通性聚类更多的考虑的 ...
谱聚类算法将数据集中的每个对象看作是图的顶点v，将顶点间的相似度量化作为相应顶点连接边e的 权值 ，这样就得到一个基于相似度的无向 加权图 g(v, e)，于是聚类问题就可以转化为图的划分问题。 基于 图论 的最优划分准则就是使划分成的子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小。
谱聚类(Spectral Clustering, SC), 是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远 换句话说， 就是首先要将数据转换为图，即所有的数据看做空间中的点，点点之间用边相连。
Clustering 聚类 谱聚类. 上文我们引入了是聚类，并介绍了第一种聚类算法K-means。今天，我们来介绍一种流行的聚类算法——谱聚类（Spectral Clustering），它的实现简单，而且效果往往好于传统的聚类算法，如k-means，但是其背后的原理涉及了很多重要而复杂的知识，如图论，矩阵分析等。