谱聚类算法(Spectral Clustering)
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，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。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut ...
原文：谱聚类(spectral clustering)
. 谱聚类 给你博客园上若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做 想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种 谱聚类。 聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低 这意味着组间相似度要尽可能低 ，组内的边的权重尽可能高 这意味着组内相似度要尽可能高 ...
2012-06-21 11:04 4 46728 推荐指数：
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