谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,其具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。基本算法步骤为:
(1)根据数据构造一个图,图的每一个节点对应一个数据点,将相似的点连接起来,并且边的权重用于表示数据之间的相似度。把这个图用邻接矩阵的形式表示出来,记为W。(2)把W的每一列元素加起来得到N(N为节点个数)个数,把它们放在对角线上(其它地方都为0),组成一个的矩阵,记为D,并令L=D-W。(3)求出L的前k个特征值(按照特征值的大小从小到大的顺序)及对应的特征向量。(4)把这k个特征(列)向量排列在一起组成一个N×k的矩阵,将其中每一行看做是k维空间中的一个向量,并使用k-Means算法进行聚类。聚类结果中的每一行所属的类别为原来图中的节点,也即最初的N个数据点的类别。谱聚类算法最初用于计算机视觉、VLSI设计等领域,最近才开始用于机器学习中,并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上,其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题,为一种点对聚类算法,对数据聚类具有很好的应用前景。近年来,嵌入式系统的广泛应用已经深刻改变了我们的生活方式。从智能手机到智能家居,从汽车到医疗设备,嵌入式技术已经成为现代社会不可或缺的...详情>>
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