: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 ...
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) 在构图中,一般有三种构图方式: 1. ε-neighborhood 2. k-nearest neighborhood 3. fully connected 2,切图 第二步是切图,即将第一步构造出来的按...
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);...
接下来，使用一个参数 beta 来调整图中边的权重，使得权重反映出像素之间的相似性。然后，使用谱聚类算...
谱聚类算法是一种基于图论的聚类算法,它通过将数据点视为图中的节点,并根据节点间的相似度构建边,进而通过图切割的方式实现聚类。在MATLAB中实现谱聚类算法,可以按照以下步骤进行: 1. 数据预处理 首先,需要加载或生成数据集,并进行必要的规范化处理,以确保算法的稳定性和准确性。 matlab % 清除工作区和关闭所有图...
filepath =r'./data/football.gml' # 获取社区划分 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) ...
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...
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:
为了解决这些问题,谱聚类主要有两种切图优化算法:RatioCut和Ncut。下面详细介绍这两种切法。 1. RatioCut RatioCut为了避免最小化切图引入了子图点的个数,即: 表示子集 中的样本点个数。那么怎么最小化这个RatioCut函数呢?又引入了子集 的指示向量 ,其中 j = 1,2,3...k, ...