譜聚類算法(Spectral Clustering)
譜聚類(Spectral Clustering, SC)是一種基於圖論的聚類方法——將帶權無向圖划分為兩個或兩個以上的最優子圖，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到常見的聚類的目的。其中的最優是指最優目標函數不同，可以是割邊最小分割——如圖1的Smallest cut ...
原文：譜聚類(spectral clustering)
. 譜聚類 給你博客園上若干個博客，讓你將它們分成K類，你會怎樣做 想必有很多方法，本文要介紹的是其中的一種 譜聚類。 聚類的直觀解釋是根據樣本間相似度，將它們分成不同組。譜聚類的思想是將樣本看作頂點，樣本間的相似度看作帶權的邊，從而將聚類問題轉為圖分割問題：找到一種圖分割的方法使得連接不同組的邊的權重盡可能低 這意味着組間相似度要盡可能低 ，組內的邊的權重盡可能高 這意味着組內相似度要盡可能高 ...
2012-06-21 11:04 4 46728 推薦指數：
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