聚类之谱聚类（转）
从样本相似性到图 根据我们一般的理解，聚类是将相似的样本归为一类，或者说使得同类样本相似度尽量高，异类样本相似性尽量低。无论如何，我们需要一个方式度量样本间的相似性。常用的方式就是引入各种度量，如欧氏距离、余弦相似度、高斯度量等等。 度量的选择提现了你对样本或者业务的理解。比如说如果你要比 ...
原文：谱聚类
广义上来说，任何在算法中用到SVD 特征值分解的，都叫SpectralAlgorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。 传统的聚类算法，如K Means EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空间不为凸时，算法会陷入局部最优，最终结果受初始参数的选择影响比较大。而谱聚类可以在任意形状的样本空间上聚类，且 ...
2012-08-15 10:18 1 7214 推荐指数：
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