【聚类算法】谱聚类(Spectral Clustering)
摘要：
目录：1、问题描述2、问题转化3、划分准则4、总结1、问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph)，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。 对于图的相关定义如下：对于无向图G = (V,E)，V表示顶点集合，即样本集合，即一个顶点为一个样本；E表示边集合。设样本数为n，即顶点数为n。权重矩阵：W，为n*n的矩阵，其值wi,j为各边的权值，表示顶点 i，j（样本）之间的相似性。对于任意wi,j =wj,i，wi,i=0，即对角线上元素为0。通常情况.. 阅读全文
posted @ 2013-11-03 12:25 JiePro 阅读(7633) 评论(0) 推荐(1) 编辑