摘要： Spectral Clustering Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，可见，它与样本feature无关而只与样本个数有关。一、图的划分 图划分的目的是将有权无向图划分为两个或以上子图，使得子图规模差不多而割边权重之和最小。图的划分可以看做是有约束的最优化问题，它的目的是看怎么把每个点划分到某个子图中，比较不幸的是当你选择各种目标函数后发现该优化问题往往是NP-hard的。 怎么解决这个问题呢？松弛方法往往是一种利器（比如SVM中的松 阅读全文