:param k: 聚类中心的个数 :return: 返回初始化的聚类中心 ''' n = np.shape(data)[1] # 特征的个数 cent = np.mat(np.zeros((k, n))) # 初始化K个聚类中心 for j in range(n): # 初始化聚类中心每一维的坐标 minJ = np.min(data[:, j]) rangeJ = np.max(data[:, j]) - minJ ...
errors =zeros(k,1); expose =1;% 1. 初始化簇心loc = randperm(size(U,1)); centroids = U(loc(1:k),:);% 2. 迭代N_iter =1000;forit=1:N_iterfori=1:size(U,1) dists =sqrt(sum((U(i,:) - centroids).^2,2));% 计算每个数据到k个簇心的距离[distMin, idx] =min(dists);...
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,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。因此,如果有一个需要尝试聚类解决的问题,那么谱...
G = nx.read_gml(filepath) k = 12 sc_com = SpectralClustering.partition(G, k)# 谱聚类 print(sc_com) #可视化 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=False, node_size=70, width=0.5, node_color=sc_com) plt.show() V = [nodefornodeinG.nodes()] com_dict = {n...
谱聚类是一种基于谱理论的无监督聚类算法,可以用于图像分割、文本聚类等领域。在matlab中,可以使用下述代码实现谱聚类: 1.数据准备 假设有n个样本,每个样本有d个特征,可以将这些样本组成一个n*d的矩阵X。 2.构造相似度矩阵 可以通过计算样本之间的欧几里得距离或者高斯核函数来构造相似度矩阵W。 3.构造拉普拉斯矩阵...
13 聚类算法 - 谱聚类 需求使用scikit的相关API创建模拟数据,然后使用谱聚类算法进行数据聚类操作,并比较算法在不同参数情况下的聚类效果。 相关API:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.SpectralClustering.html 常规操作:
谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法,它能够识别并学习数据的复杂结构。谱聚类的基本思想是通过创建一个...
谱聚类算法及其代码(Spectral Clustering) https://blog.csdn.net/liu1194397014/article/details/52990015 https://blog.csdn.net/u011089523/article/details/78906286 待整理学习...
谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法,它能够识别并学习数据的复杂结构。谱聚类的基本思想是通过创建一个...