Spectral Clustering
Spectral Clustering（譜聚類）是一種基於圖論的聚類方法，它能夠識別任意形狀的樣本空間且收斂於全局最有解，其基本思想是利用樣本數據的相似矩陣進行特征分解后得到的特征向量進行聚類，可見，它與樣本feature無關而只與樣本個數有關。 一、圖的划分 圖 ...
原文：Clustering[Spectral Clustering]
. 背景 譜聚類在 年前后十分流行，因為它可以快速的通過標准的線性代數庫來實現，且十分優於傳統的聚類算法，如k mean等。 至於在任何介紹譜聚類的算法原理上，隨便翻開一個博客，都會有較為詳細的介紹，如這里。當然這些都來自 A Tutorial on Spectral Clustering 一文。為了上下文一致性和便於理解，我就直接截圖別人基於這篇論文中翻譯好的部分 偷懶 ： 無向權重圖：譜聚類 ...
2018-03-16 09:42 0 907 推薦指數：
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