谱聚类

各种聚类算法的比较

 

简介

利用数据的相似性来进行聚类。首先构建相似度矩阵构建图，然后再划分图，使得同一子图的点相似度高，不同子图的点相似度较低。

相似性度量

度量方式有很多种例如：高斯核函数，欧式距离，余弦相似度

构建拉普拉斯矩阵

1. 构建相似矩阵 W
2. 构建图G，每一点的度是与他相连所有边的权重之和，由此构建矩阵D，
3. 然后通过相似矩阵和度矩阵可以算出拉普拉斯矩阵L = D - W
4. 对拉普拉斯矩阵进行特征分解。
5. 取前K个最小的特征值，
6. 然后用k-means对特征值进行聚类