谱聚类算法

资 源 简 介

谱聚类算法

详 情 说 明

谱聚类是一种基于图论的无监督学习算法，它通过将数据点视为图中的节点来进行聚类。算法的核心思想是将数据映射到低维空间，使得在原始空间中难以分离的簇变得容易区分。

谱聚类的主要步骤包括： 构建相似度矩阵来表示数据点之间的关系 计算图的拉普拉斯矩阵 对拉普拉斯矩阵进行特征分解 选取前k个特征向量 对特征向量进行k-means聚类

这种算法特别适用于发现非凸形状的簇，因为它利用了数据的全局结构信息而非局部密度。谱聚类通过降维技术处理高维数据，可以有效避免传统聚类方法在高维空间中的"维度灾难"问题。

在实际应用中，谱聚类的性能高度依赖于相似度矩阵的构建方式和参数选择，特别是核函数的选择和邻域大小的确定。相比k-means等传统算法，谱聚类通常能获得更好的聚类效果，但计算复杂度较高，尤其在大规模数据集上可能需要特殊的优化处理。