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摘要： 欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！也可以搜索公众号：磐创AI，关注我们的文章。 作者：磐石 简述 图相关的符号符号 相似度矩阵S 拉普拉斯矩阵L性质 谱聚类算法 总结 一、简述 聚类是对探索性数据分析最 阅读全文

摘要： 谱聚类 广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。 传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/betarun/article/details/51154003 这方法是昨天听同学提起的，大致翻看了几篇博客跟论文，这里写下自己的理解 从样本相似性到图 根据我们一般的理解，聚类是将相似的样本归为一类，或者说使得同类样本相似度尽量高，异类样本相似性尽量低 阅读全文

摘要： 转载自：【聚类算法】谱聚类(Spectral Clustering) 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 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3156049.html 阅读目录 一、1 理论基础 1.1.1 图的表示 2.1.2 特征值与L矩阵 二、2 最优化方法 1.2.1 Min cut方法 2.2.2 Nomarlized cut方法 3.2.3 Ratio Cut  阅读全文