譜聚類原理總結
引入 聚類算法一般可以分為兩類： Compactness。代表的算法有 K-means，GMM 等。但這類算法只能處理凸集，為了處理非凸的樣本集，必須引⼊核技巧。 Connectivity。這類以 spectral clustering 為代表。 舉個例子，將下述 ...
原文：【譜聚類算法總結】
前言：以前只是調用過譜聚類算法，我也不懂為什么各家公司都問我一做文字檢測的這個算法具體咋整的，沒整明白還給我掛了哇擦嘞 訊飛還以這個理由刷本寶，今天一怒把它給整吧清楚了，下次誰再問來 說不暈你算我輸 一 解釋： 譜聚類是一種基於圖論的算法，主要思想是把所有的數據看做空間中的點，這些點之間用帶權邊連接，距離越近權重越大，通過對這些點組成的圖進行切割，讓切圖后的子圖間的權重和盡可能小，子圖內的權重盡可 ...
2018-08-06 20:16 0 1578 推薦指數：
相關推薦
譜聚類算法—Matlab代碼
思考： 為什么要使用拉普拉斯正則化？ 拉普拉斯正則化過程有兩個： （1）隨機游走拉普拉斯正則化 （2）對稱拉普拉斯正則化 上述拉普拉斯正則化的理論基礎是什么？ 這種降維方式的原理是什么呢？ 這種聚類算法效果為啥沒有論文里說的那么好，問題出現在哪里？ ...
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 ...
關於譜聚類的ng算法的實現
廣義上講，任何在學習過程中應用到矩陣特征值分解的方法均叫做譜學習方法，比如主成分分析(PCA),線性判別成分分析(LDA),流形學習中的譜嵌入方法，譜聚類等等。 由於科苑向世明老師課件上面關於ng的譜聚類算法里面與ng大神的論文中寫到的算法中有所出入，導致昨天晚上調了一晚 ...
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(如后 ...
【聚類算法】譜聚類(Spectral Clustering)
目錄： 1、問題描述 2、問題轉化 3、划分准則 4、總結 1、問題描述 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(sub-Graph)，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到 ...
【譜聚類】關於譜聚類（Spectral Clustering）的一個總結
本文將對譜聚類的知識進行一些總結。目的在於記錄自己的學習經歷，當作自己的筆記來寫。寫得不好的地方歡迎交流指正。譜聚類是一種非常流行的聚類算法，它不需要對簇的類型有很強的假設，可以聚類任何形狀的數據。 一、簡要介紹 由於網上有許多的關於譜聚類的介紹，所以我這里只是簡要介紹 ...
聚類算法一（Kmeans、層次類聚、譜類聚）
一、 K-means 1、基礎 1 Clustering 中的經典算法，數據挖掘十大經典算法之一 2 算法接受參數 k ；然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足： 同一 聚類 ...