4、重复2、3步操作,直至聚类中心不再改变,输出最终的聚类中心。 构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m...
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...
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) plt.show(...
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. ...