机器学习的主要领域之一是无监督学习领域。主要思想是在我们的数据中找到一种模式，而不需要像监督学习那样的标签的先验知识。它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。一种比较流行的算法是K均值算法(以及熟悉的EM算法)。在这个算法中，我们在迭代过程中调整K个质心来找到我们的clusters。听起来不错吧？但主要问题是：1)它假设数据的形状(圆球，径向基)。2)有时需要多次重启才能找到
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2024-05-30 09:00:36
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文章目录一、前言二、基本原理(一) 无向权重图1、 邻接矩阵 W2、 度 D（二）相似矩阵/邻接矩阵 W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法（三）拉普拉斯矩阵(2) 拉普拉斯矩阵的性质(四) 无向图切图1、 子图与子图的连接权重2、 切图的目标函数(五) 谱聚类切图1、 RatioCut切图2、 Ncut切图三、谱聚类算法流程四、python实现五、sklearn库中的谱聚类使用六、谱聚类算法
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2023-12-06 16:28:20
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本文将对谱聚类的知识进行一些总结。目的在于记录自己的学习经历，当作自己的笔记来写。写得不好的地方欢迎交流指正。谱聚类是一种非常流行的聚类算法，它不需要对簇的类型有很强的假设，可以聚类任何形状的数据。一、简要介绍 由于网上有许多的关于谱聚类的介绍，所以我这里只是简要介绍一下谱聚类。聚类是一种对数据分析非常有用的工具，它
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2023-11-16 20:21:12
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谱聚类算法是目前最流行的聚类算法之一，其性能及适用场景优于传统的聚类算法如k-均值算法，本文对谱聚类算法进行了详细总结，内容主要参考论文《A Tutorial on Spectral Clustering》，下载链接：https://github.com/zhangleiszu/machineLearning，若对谱聚类算法有不理解的地方，欢迎交流。目录1. 谱聚类模型的优化思想2. 图的表示方法
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2023-09-06 12:28:47
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广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空间不为凸时，算法会陷入局部最优，最终结果受初始参数的选择影响比较大。而谱聚类可以在任意形状的样本空间
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2023-08-21 15:36:30
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在之前的文章里，介绍了比较传统的K-Means聚类、Affinity Propagation(AP)聚类、比K-Means更快的Mini Batch K-Means聚类以及混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM)等聚类算法，今天介绍一个比较近代的一类算法——Spectral Clustering 中文通常称为“谱聚类”。Spectral Clustering(谱聚类，有时
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2023-11-30 18:07:57
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谱聚类算法(Spectral Clustering)谱聚类算法原理：###1.谱聚类是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-means算法，谱聚类算法对数据分布的适用性更强，聚类效果也很优秀，计算量小，实现起来也不复杂。 具体原理 2.谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到广泛的应用。主要思想是把所有的数据看作空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，反之，
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2023-10-13 12:55:49
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谱聚类是一种强大的无监督学习算法，广泛应用于图像分割、社交网络分析以及生物信息学等领域。谱聚类通过构建数据之间的相似度矩阵，利用图论中的概念来有效识别数据的聚类结构。本文将将谱聚类的Python实现逐步进行详细阐述，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等方面。
### 背景描述
谱聚类的概念可以追溯到1990年代。随着数据量的迅速增长，传统聚类方法在高维空间中的效果逐渐
SpectralClustering(谱聚类) 是在样本之间进行关联矩阵的低维度嵌入，然后在低维空间中使用 KMeans 算法。 如果关联矩阵稀疏并且 pyamg 模块已经被安装，则这是非常有效的。 谱聚类 需要指定簇的数量。这个算法适用于簇数量少时，在簇数量多时是不建议使用。对于两个簇，它解决了相似图形上的 归一化切割(normalised cuts)的凸松弛问题:
原创
2022-11-02 09:42:23
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小白入门谱聚类算法原理与实现小白入门谱聚类算法原理与实现1. 谱聚类是什么？2.谱聚类步骤2.1 谱聚类构图2.2 谱聚类切图2.2.1RatioCut2.2.2Ncut3谱聚类实现 小白入门谱聚类算法原理与实现文章结构主要分为下面三个部分 ①谱聚类是什么 ②谱聚类怎么进行聚类 ③谱聚类应用例子1. 谱聚类是什么？首先回顾一下聚类的概念：聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划
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2023-08-24 13:17:21
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# Java谱聚类
## 引言
在数据分析和机器学习领域，谱聚类是一种常用的聚类算法。它在图论和线性代数的基础上，将数据集表示成图的形式，并通过图的谱关联性来进行聚类。Java作为一种流行的编程语言，也提供了丰富的工具和库来实现谱聚类算法。本文将介绍Java中的谱聚类算法，并提供具体的代码示例。
## 什么是谱聚类？
谱聚类是一种基于图论的聚类算法，它将数据集表示为一个图，然后通过对图的谱
原创
2023-12-20 12:24:46
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# 利用 Java 实现谱聚类算法
谱聚类是一种基于图论和线性代数的聚类方法，它通过对样本间的相似度进行建模，利用拉普拉斯矩阵进行降维，然后使用传统的聚类算法进行聚类。在本教程中，我们将逐步实现谱聚类算法，并在这个过程中学习相关的 Java 编程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现谱聚类算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
1. 谱聚类 给你博客园上若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。 聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种...
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2013-11-11 17:39:00
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本文对这几种算法进行统一分析和归纳。1. PCA与Kmeans降维–主成分分析（PCA）–第4.1节2. 谱聚类与Kmeans聚类–谱聚类–第5节kmeans假设数据服从高斯分布，所以对于非高斯分布的数据性能表现可能不好，这个时候我们可以利用核方法扩展，得到kernel kmeans，相当于把原始d维数据投影到一个高维核空间中再进行kmeans聚类。本质上，谱聚类也是干了这么一件事儿，相似度矩阵W
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2024-08-13 17:58:01
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谱聚类是基于矩阵SVD分解的一种聚类方法，就矩阵分解而言，并没有什么新奇的，但是利用矩阵分解来解决问题的思路值得研究一下
解决的问题 实现图的最佳分割 优化目标切割目标，切割成本最小，分割后的数据规模差不多大。通俗的说，就是集群内部，节点联系尽量紧密，群集外部连接越少。 解决过程步骤一建立拉普拉斯矩阵（度矩阵-连接矩阵）这个矩阵第一个巧妙之处在于它的最小特征向量，这样后面的特征向量因为
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2024-04-14 06:27:50
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原文地址如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算
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2023-07-11 14:09:12
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#进行SpectralClustering
#查看默认的谱聚类效果
y_pred = SpectralClustering().fit_predict(cluster_data)
print("Calinski-Harabasz Score", metrics.calinski_harabaz_score(cluster_data, y_pred))#默认使用的是高斯核，需要对n_cluster
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2023-06-21 21:49:46
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谱聚类谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans，c-均值聚类）进行聚类。相似图构造相似图，用来刻画数据点局部的近邻关系。顶点对应一个样本点。k-近邻图 如果是的近邻，那么和之间存在一条边。由于每个样本点的近邻情况不完全相同，因此这种方法构造的
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2024-03-17 10:05:48
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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。别担心，今天小编就带你一举攻克这些难关，拿下谱聚类算法。 Q：什么是谱聚类？A：谱
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2023-07-28 15:44:17
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这方法是昨天听同学提起的，大致翻看了几篇博客跟论文，这里写下自己的理解从样本相似性到图根据我们一般的理解，聚类是将相似的样本归为一类，或者说使得同类样本相似度尽量高，异类样本相似性尽量低。无论如何，我们需要一个方式度量样本间的相似性。常用的方式就是引入各种度量，如欧氏距离、余弦相似度、高斯度量等等。度量的选择提现了你对样本或者业务的理解。比如说如果你要比较两个用户对音乐选择的品味，考虑到有些用户习
