对矩阵 $D^{−1/2}LD^{−1/2}$进行特征值分解,得到特征向量 $H_{nn}$ 将$H_{nn}$当成样本送入 Kmeans 聚类 获得聚类结果C=(C1,C2,⋯,Ck) python实现: (1)首先是数据的生成: fromsklearnimportdatasets x1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05) importmat...
谱聚类 python 文心快码BaiduComate 谱聚类基本原理 谱聚类(Spectral Clustering)是一种基于图论的聚类算法,它将聚类问题转化为图的最优划分问题。其基本原理包括以下几个步骤: 构图:将数据集中的每个对象看作图的顶点(V),顶点间的相似度量化作为边(E)的权值,从而构建一个基于相似度的无向加权图G(V, E)。 切图...
2,切图 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: 谱聚类切图存在两种主流的方式:RatioCut和Ncut,目的是找到一条权重最小,又能平衡切出子图大小的边。 二,实现 (一),自写Python实现步骤 0.生成数据(utils/dataloader.py) from sk...
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。 在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。 二、基本原理 它的主要思想是把所有...
采用Python中Multiprocessing模块进行并行设计的方法 并行谱聚类算法的实现 谱聚类算法有3 个重要的步骤:构建Laplacian 矩阵,计算Laplacian 矩阵的前k 个特征向量,实行k-means聚类。谱聚类算法的并行设计就是从上述的3 个方面中有较高时间消耗的步骤进行处理。
谱聚类算法的主要缺点有: 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。 聚类效果依赖于相似矩阵,不同的相似矩阵得到的最终聚类效果可能很不同。 六、Python实现 def calculate_w_ij(a,b,sigma=1): w_ab = np.exp(-np.sum((a-b)**2)/(2*sigma**2)) ...
简介:谱聚类是一种基于图理论的聚类方法,它通过寻找数据点的相似度矩阵的特征向量来进行聚类。本文将从谱聚类的原理出发,详细阐述其数学背景和Python实现。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 谱聚类(Spectral Clustering)是一种基于图理论的聚类方法,它通过构建数...
python实现: (1)首先是数据的生成: fromsklearnimportdatasets x1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05) importmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline plt.title('make_circles function example') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:,1], marker='o') ...
Python实现 下面就开始通过代码实现谱聚类算法。首先加载必要的库: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp float_formatter=lambda x:"%.3f"%x np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})from sklearn.datasets.samples_generatorimportmake_circles ...
1、随机初始化K个聚类中心,其代码如下: def randomCenter(data, k): ''' 随机初始化聚类中心 :param data: 训练数据 :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 ...