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譜聚類原理簡述(含實驗程式碼)

Spectral clustering(譜聚類) 是一種基於圖論的聚類方法,它能夠識別任意形狀的樣本空間並收斂於全域性最優解。其基本的思想是將樣本資料進行相似性計算得到相似度矩陣,然後將相似矩陣轉換到Laplacian 矩陣 (拉普拉斯矩陣),做 Laplacian 矩陣的特徵值分解,將得到的前 k 個特徵向量按列排序後按行做 k − means 聚類,得到最終的聚類結果。

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上圖是正在實現的java視覺化介面。