聚類之譜聚類（轉）
從樣本相似性到圖 根據我們一般的理解，聚類是將相似的樣本歸為一類，或者說使得同類樣本相似度盡量高，異類樣本相似性盡量低。無論如何，我們需要一個方式度量樣本間的相似性。常用的方式就是引入各種度量，如歐氏距離、余弦相似度、高斯度量等等。 度量的選擇提現了你對樣本或者業務的理解。比如說如果你要比 ...
原文：譜聚類
廣義上來說，任何在算法中用到SVD 特征值分解的，都叫SpectralAlgorithm。順便說一下，對於任意矩陣只存在奇異值分解，不存在特征值分解。對於正定的對稱矩陣，奇異值就是特征值，奇異向量就是特征向量。 傳統的聚類算法，如K Means EM算法都是建立在凸球形樣本空間上，當樣本空間不為凸時，算法會陷入局部最優，最終結果受初始參數的選擇影響比較大。而譜聚類可以在任意形狀的樣本空間上聚類，且 ...
2012-08-15 10:18 1 7214 推薦指數：
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