譜聚類算法

該算法首先根據(jù)給定的樣本數(shù)據(jù)集定義一個(gè)描述成對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度的親合矩陣,并且計(jì)算矩陣的特征值和特征向量 ， 然后選擇合適 的特征向量聚類不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。譜聚類算法最初用于計(jì)算機(jī)視覺 、VLS I 設(shè)計(jì)等領(lǐng)域， 最近才開始用于機(jī)器學(xué)習(xí)中，并迅速成為國(guó)際上機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

譜聚類算法建立在圖論中的譜圖理論基礎(chǔ)上，其本質(zhì)是將聚類問題轉(zhuǎn)化為圖的最優(yōu)劃分問題，是一種點(diǎn)對(duì)聚類算法，對(duì)數(shù)據(jù)聚類具有很好的應(yīng)用前景。

雖然根據(jù)不同的準(zhǔn)則函數(shù)及譜映射方法，譜聚類算法有著不同的具體實(shí)現(xiàn)方法，但是這些實(shí)現(xiàn)方法都可以歸納為下面三個(gè)主要步驟：

構(gòu)建表示對(duì)象集的相似度矩陣W；

通過計(jì)算相似度矩陣或拉普拉斯矩陣的前k個(gè)特征值與特征向量，構(gòu)建特征向量空間；

利用K-means或其它經(jīng)典聚類算法對(duì)特征向量空間中的特征向量進(jìn)行聚類。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聚类（下） 谱聚类算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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