什么是譜聚類？ 就是找到一個合適的切割點將圖進行切割，核心思想就是： 使得切割的邊的權重和最小，對於無向圖而言就是切割的邊數最少，如上所示。但是，切割的時候可能會存在局部最優，有以下兩種方法： （1）RatioCut：核心是要求划分出來的子圖的節點數盡可能的大 分母變為子圖 ...

聚類后： ...

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

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？ ...

一、聚類方法理論 二、10個聚類方法的匯總 三、各個聚類方法單獨運行 1.庫安裝 首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示 ...

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 ...

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 ...

1、分類的分類 　　分類的分類？沒錯，分類也有不同的種類，而且在數學建模、機器學習領域常常被混淆。 　　首先我們談談有監督學習（Supervised learning）和無監督學習（Unsup ...