在复杂网络的网络簇结构存在着同簇节点之间连接密集,不同簇节点之间连接稀疏的特征,是否可以根据这样的特征对网络中的节点进行聚类,使得同类节点之间的连接密集,不同类别节点之间的连接稀疏? 在谱聚类中定义了“截”函数的概念,当一个网络被划分成为两个子网络时,“截”即指子网间的连接密度。谱聚类的目的就是要找到...
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph),使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的。 对于图的相关定义如下: 对于无向图G = (V,E),V表示顶点集合,即样本集合,即一个顶点为一个样本;E表示边集合。
层次聚类和K-means聚类,可以说是聚类算法里面最基本的两种方法(wiki的cluster analysis页面都把它们排前两位)。这次要探讨的,则是两个相对“高级”一点的方法:谱聚类和chameleon聚类。 1、谱聚类 一般说到谱聚类,都是从降维(Dimensionality Reduction)或者是图分割(Graph Cut)的角度来理解。但是实际上,从物理学的简...
谱聚类算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 , 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域, 最近才开始用于机器学习中,并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。谱聚类算法建立在谱图理论基础上,其...
谱聚类相对于传统的基于距离或密度的聚类算法具有以下特点: 适用性广泛:谱聚类不仅适用于线性可分数据,也适用于非线性可分数据。 捕捉全局结构:由于使用谱分解来获取特征向量,谱聚类可以更好地捕捉到数据的全局结构,不易受局部噪声干扰。 可伸缩性:谱聚类可以处理大规模数据,并能有效应对高维数据。 没有假设:谱聚类...
谱聚类算法是利用矩阵的特征向量进行聚点的聚类算法。 谱聚类是一种基于降维的聚类算法,它由两部分组成,第一部分是对数据进行一定的变换,使得交织在一起的数据分开,第二部分是使用传统的K-means算法对变换后的数据聚类。下图中的数据单纯的使用K-means会得到非常差的结果,如第四列的数据图,但是使用谱聚类可以实现非...
谱聚类(spectral clustering)是一种基于图谱的聚类算法。 输入输出 Input: 训练集 (1)X={x1,x2,...,xN},xi∈Rn 需要划分的类簇个数k Output: 样本空间中每个点对应类别的预测值Y={y1,y2,...,yN},yi∈{0,1,...,k},以及类簇集合C={C1,C2,...Ck} ...
谱聚类(Spectral Clustering)是一种基于图论的聚类方法,它通过将数据点之间的相似性关系建模为图的权重,然后利用图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来进行数据分割,从而实现聚类。 这种方法特别适用于非凸或者具有复杂结构的数据集。谱聚类的基本步骤包括构建相似度图、计算拉普拉斯矩阵、找到前k个最小特征值对应的特征向...
聚类(Clustering): 就是要把一堆样本合理地分成两份或 者K份。从图论的角度来说,聚类的问题就相当于一个 图的分割问题。 2 Spectral Clustering 谱聚类 谱聚类基本思想 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。 谱聚类目的: 找到一种合理的分割图的方法,使得分割后形...
大尺度超图谱聚类算法(Large Scale Spectral Hypergraph Clustering, LSHC)是一种用于处理大规模数据集的高效谱聚类方法,特别是当数据可以用超图模型表示时。 超图谱聚类与普通图谱聚类的主要区别在于,超图的边(超边)可以连接任意数量的顶点,而不仅仅是两个,这使得超图能够更准确地描述现实世界中的复杂关系。