在MATLAB中实现谱聚类通常包括以下几个步骤:准备数据集、构建相似度矩阵、构建图拉普拉斯矩阵、特征分解以及使用聚类算法对特征向量进行聚类。以下是详细的步骤和相应的MATLAB代码示例: 1. 准备数据集 首先,我们需要准备一个数据集。这里我们可以使用MATLAB内置的数据集,或者生成模拟数据。 matlab % 生成模拟数据 rng('de...
1.基本思想 谱聚类(Spectral Clustering)是一种基于图论的聚类算法,它的基本思想是将数据样本看作图中的节点,通过图的特征来进行聚类。 具体而言,谱聚类的基本思想可以概括为以下几个步骤: 构建相似度矩阵:将数据集中每个样本看作图中的一个节点,计算任意两个节点之间的相似度,并将相似度保存在一个矩阵中。 构建图...
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)第二步是切图,即将第一步构造出来的按照一定的切边准则,切分成不同的图,而不同的子图,即我们对应的聚类结果,举例如下: 图2 谱聚类切图 总的来说...
📈 解释: 这段代码展示了如何在MATLAB环境下使用基于随机游走拉普拉斯算子的快速谱聚类方法。首先,通过一个循环,将数据点按照不同的标签进行分类,并用不同的颜色标记。接着,绘制出锚点(Anchors)的位置,并使用特定的标记样式。最后,添加标题“FRWL”以标识该聚类方法。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 逐星消逝的陈...
方阵作为线性算子,它的所有特征值的全体统称为方阵的谱。方阵的谱半径为最大的特征值。矩阵A的谱半径是矩阵 的最大特征值。 2.1.2 谱聚类 谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维...
谱聚类-MATLAB 谱聚类-MATLAB实现 算法 1)构建表示对象集的相似度矩阵W；2)通过计算相似度矩阵或拉普拉斯矩阵的前k个特征值与特征向量，构建特征向量空间；3)利用K-means或其它经典聚类算法对特征向量空间中的特征向量进行聚类。谱聚类的基本思想便是利用样本数据之间的相似矩阵（拉普拉斯矩阵）进行特征分解（通过...
谱聚类matlab代码谱聚类matlab代码 谱聚类是一种基于图论的聚类算法,可以应用于图像分割、文本挖掘、社交网络分析等领域。以下是谱聚类的matlab代码实现: ``` function [idx,C,sumd,D]=spectral_clustering(W,k) %输入:W-相似度矩阵,k-聚类数目 %输出:idx-聚类结果,C-聚类中心,sumd-误差平方和,D-距离矩阵 ...
方阵作为线性算子,它的所有特征值的全体统称为方阵的谱。方阵的谱半径为最大的特征值。矩阵A的谱半径是矩阵 的最大特征值。 2.1.2 谱聚类 谱聚类是一种基于图论的聚类方法,通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类,从而达到对样本数据聚类的母的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维...
谱聚类算法—Matlab代码 % ===% 算法名称: Spectral Clustering Algorithm% 编码作者: Lee Wen-Tsao% 编码邮箱: liwenchao36@163.com% 输入参数:% W ---> 邻接矩阵% k ---> 簇数目% t ---> 拉普拉斯矩阵归一化处理类型% ===%% step1: 清理运行环境clc; clear; close all;%% step2...
1)谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵,因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统聚类算法比如K-Means很难做到 2)由于使用了降维,因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。 谱聚类算法的主要缺点有: 1)如果最终聚类的维度非常高,则由于降维的幅度不够,谱聚类的运行速度和最后的聚类效果均不好。