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...
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...
今天来学习一种聚类算法,谱聚类(spectral cluster),这里的谱指的是某个矩阵的特征值,该矩阵是什么,什么得来的,以及在聚类中的作用将会在下文解一一道来。谱聚类的思想来源于图论,它把待聚类的数据集中的每一个样本看做是图中一个顶点,这些顶点连接在一起,连接的这些边上有权重,权重的大小表示这些样本之间的相似...
对于规范化的谱聚类有两种不同的版本,依赖于两种标准化图拉普拉斯矩阵。 第一种是: 注意这里使用的是generalized eigenvectors(广义特征向量),即矩阵Lrw对应的特征向量,所以这一算法针对的是标准化的拉普拉斯矩阵Lrw。 下一个算法也是标准化的谱聚类,不过用的是Lsym,该算法介绍了一种额外的行标准化步骤: ...
谱聚类是从图论中演化出来的算法,它将聚类问题转换成一个无向加权图的多路划分问题。主要思想是把所有数据点看做是一个无向加权图 G = ( V,E ) 的顶点 V ,E 表示两点间的权重,数据点之间的相似度越高权重值越大。然后根据划分准则对所有数据点组成的图进行切图,使切图后不同的子图间的边权重和尽可能低...
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...
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一种合理的分割,使得分割后形成若干子图,连接不同的子图的边的权重尽可能低,即“截”最小,同子图内的边的权重尽可能高。
谱聚类 谱聚类(spectral clustering)是2018年公布的计算机科学技术名词。定义 由给定的样本数据集定义一个数据点对相似度的矩阵,并计算相关矩阵的特征值和特征向量,选择合适的特征向量来聚类不同的数据点的方法。出处 《计算机科学技术名词 》第三版。