譜聚類（spectral clustering）原理總結
聚類的算法原理做一個總結。 1. 譜聚類概述 譜聚類是從圖論中演化出來的算法，后來在聚類中 ...
原文：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 核技巧。 Connectivity。這類以 spectral clustering 為代表。 舉個例子，將下述數據采用聚類算法進行聚類，可以采用GMM 或 K Means 的方法： 然而對於下述數據卻並不能使用上述兩種算法： 此時可以考慮采用譜聚 ...
2022-01-18 10:40 0 875 推薦指數：
相關推薦
【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 ...
【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 ...
譜聚類
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 ...
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 ...
聚類算法原理總結
聚類分析是非監督學習的很重要的領域。所謂非監督學習，就是數據是沒有類別標記的，算法要從對原始數據的探索中提取出一定的規律。而聚類分析就是試圖將數據集中的樣本划分為若干個不相交的子集，每個子集稱為一個“簇”。下面是sklearn中對各種聚類算法的比較。 KMeans ...
譜聚類的python實現
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 ...
譜聚類(spectral clustering)
1. 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 ...