什么是谱聚类？ 就是找到一个合适的切割点将图进行切割，核心思想就是： 使得切割的边的权重和最小，对于无向图而言就是切割的边数最少，如上所示。但是，切割的时候可能会存在局部最优，有以下两种方法： （1）RatioCut：核心是要求划分出来的子图的节点数尽可能的大 分母变为子图 ...

聚类后： ...

1.K-Means 算法： KMeans(n_clusters, init, n_init, max_iter, tol, precompute_distances, verbose, ...

思考： 为什么要使用拉普拉斯正则化？ 拉普拉斯正则化过程有两个： （1）随机游走拉普拉斯正则化 （2）对称拉普拉斯正则化 上述拉普拉斯正则化的理论基础是什么？ 这种降维方式的原理是什么呢？ 这种聚类算法效果为啥没有论文里说的那么好，问题出现在哪里？ ...

一、聚类方法理论 二、10个聚类方法的汇总 三、各个聚类方法单独运行 1.库安装 首先，让我们安装库。不要跳过此步骤，因为你需要确保安装了最新版本。你可以使用 pip Python 安装程序安装 scikit-learn 存储库，如下所示 ...

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 ...

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 ...

1、分类的分类 　　分类的分类？没错，分类也有不同的种类，而且在数学建模、机器学习领域常常被混淆。 　　首先我们谈谈有监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsup ...