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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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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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
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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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（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)。第二步是切图：按照一定的切边
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2024-01-30 07:01:32
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谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术。它是有用且易于实现的聚类方法。 什么是谱聚类？给你若干个博客，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：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权
上一篇博客中简单介绍了K均值聚类算法，在本篇博客中介绍一下关于谱聚类算法，简单谈一谈自己的心得。简单介绍一下谱聚类算法谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法
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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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。虽然根据不同的准则函数及谱映射方法，谱聚类算法有着不同的具体实现方法，但是这些实现方法都可以归纳为下面三个主要步骤：1) 构建表示对象集
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2024-05-23 17:44:09
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本文对其中的难懂的地方做一些备注 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。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的
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2024-02-29 10:49:55
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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。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。1. 谱聚类概述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
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2024-04-02 18:05:05
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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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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》目录1. 谱聚类模型的优化思想2. 图的表示方法3. 邻接矩阵的表示方法4. 拉普拉斯矩阵定义及其属性5. 无向图切图的含义6. 谱聚类算法原理7. 谱聚类算法流程8. 拉普拉斯矩阵的选择9.
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2023-12-11 13:04:52
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本文我们继续介绍聚类家族中的另一个成员——谱聚类（Spectral clustering）。谱聚类最早来源于图论，后来由于性能优异，被广泛应用于聚类中。相比K-Means等聚类算法，谱聚类对数据分布的适应性更强（如kmeans要求数据为凸集，谱聚类对数据结构并没有太多的假设要求），聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多（意味着更快的速度），也无需像GMM一样对数据的概率分布做假设，更加难能可贵
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2024-05-24 16:39:22
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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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一，谱聚类原理谱聚类算法原理可以参考如下链接。这个视频推导出了拉普拉斯矩阵，但没有更新后续优化问题。可以搭配视频笔记食用：详细及全面讲解参考：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。1，构图谱聚类过程主要有两步，第一步是构图，将采样点数据构造成一张网图，表示为G(V,E)，V表示图中的点，E表示点与点之间的边，如下图： 图1 谱聚类构图(来源wiki)在
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2024-01-08 19:42:18
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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
谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究
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2024-05-21 11:28:11
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