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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文章目录1、谱聚类概览2、谱聚类构图3、拉普拉斯矩阵4、切图聚类4.1RatioCut4.2Ncut5、总结流程 1、谱聚类概览谱聚类演化于图论，后由于其表现出优秀的性能被广泛应用于聚类中，对比其他无监督聚类（如kmeans），spectral clustering的优点主要有以下：1.过程对数据结构并没有太多的假设要求，如kmeans则要求数据为凸集。
2.可以通过构造稀疏similarity
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2024-04-30 18:38:56
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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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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
# 如何实现谱聚类算法的 Python 代码
谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的聚类算法，在许多应用中表现出色。它通过先在特征空间中构造一个相似度矩阵，然后对其进行特征分解，从而找到数据点的低维表示。本文将带你逐步实现谱聚类算法的 Python 代码。
## 流程步骤
为了便于理解，下面是实现谱聚类的主要步骤：
| 步骤 | 描述
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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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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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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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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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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#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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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（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
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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%% step1: 清理运行环境 clc; clear; close all; %% step2: 读入数据 Iris = uiimport('iris.data'); Iris = cellfun(@(x) regexp(x,',','split'), Iris.iris,'UniformOutp ...
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2021-09-24 09:16:00
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K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准)K-means聚类算法的一般步骤：初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。进行迭代。根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心
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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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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