一、代碼問題

運行test_segimage.m時，存在如下錯誤：

Building affinity matrix took 0.092672 second
Error using dist2aff
Function "mxGetIr_700" is obsolete.
(64-bit mex files using sparse matrices must be rebuilt with the "-largeArrayDims" option. ?See the
R2006b release notes for more details.)

解決方法：??mex -O -largeArrayDims dist2aff.cpp

但是存在如下錯誤：

dist2aff.cpp?
dist2aff.cpp(90) : error C2440: “初始化”: 無法從“const mwSize *”轉換為“const int *”?
? ? ? ? 與指向的類型無關；轉換要求 reinterpret_cast、C 樣式轉換或函數樣式轉換?
dist2aff.cpp(101) : error C2440: “初始化”: 無法從“mwIndex *”轉換為“int *”?
? ? ? ? 與指向的類型無關；轉換要求 reinterpret_cast、C 樣式轉換或函數樣式轉換?
dist2aff.cpp(102) : error C2440: “初始化”: 無法從“mwIndex *”轉換為“int *”?
? ? ? ? 與指向的類型無關；轉換要求 reinterpret_cast、C 樣式轉換或函數樣式轉換?
dist2aff.cpp(104) : warning C4267: “初始化”: 從“size_t”轉換到“int”，可能丟失數據?

打開文件dist2aff.cpp，把line 90 "const int *"替換為“ const mwSize",等等，根據錯誤提示進行修改即可。

再次運行test_segimage.m，scale_dist.cpp仍存在類似錯誤，根據錯誤提示修改，?mex -O -largeArrayDims dist2aff.cpp scale_dist.cpp再次編譯即可通過。

二、代碼理解

1、function [clusts,bestD]=kmeans2(V,nClusts)

V是laplacian矩陣的前若干個特征向量

不理解的是：為何拿特征向量來用于聚類

——譜聚類的思想：參考http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/12251247

第一步：數據準備，生成圖的鄰接矩陣；

第二步：歸一化普拉斯矩陣；

第三步：生成最小的k個特征值和對應的特征向量；

第四步：將特征向量kmeans聚類(少量的特征向量)；

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Self-Tuning Spectral Clustering论文阅读和代码理解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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