Spectral Clustering
Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，可见，它与样本feature无关而只与样本个数有关。 一、图的划分 图 ...
原文：Clustering[Spectral Clustering]
. 背景 谱聚类在 年前后十分流行，因为它可以快速的通过标准的线性代数库来实现，且十分优于传统的聚类算法，如k mean等。 至于在任何介绍谱聚类的算法原理上，随便翻开一个博客，都会有较为详细的介绍，如这里。当然这些都来自 A Tutorial on Spectral Clustering 一文。为了上下文一致性和便于理解，我就直接截图别人基于这篇论文中翻译好的部分 偷懒 ： 无向权重图：谱聚类 ...
2018-03-16 09:42 0 907 推荐指数：
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