Spectral Clustering

资 源 简 介

Spectral Clustering

详 情 说 明

谱聚类是一种基于图论的聚类方法，常用于发现非凸形状或复杂结构的数据簇。其核心思想是将数据点视为图中的节点，通过构建相似图来捕捉数据间的内在联系。

该算法的典型流程如下：首先计算数据点之间的相似度矩阵，常用的相似度度量包括高斯核函数。接着构造一个全连接的相似图，其中每个节点都与其他所有节点相连，边的权重反映数据点之间的相似程度。然后计算图的拉普拉斯矩阵，通过对该矩阵进行特征分解，选取前k个特征向量来构建新的特征空间。最后在新的特征空间中对数据点执行传统聚类算法如K-means。

谱聚类特别适合处理那些传统距离度量难以有效分离的数据集。相比K-means等基于欧式距离的方法，它能识别更复杂的簇结构。但需要注意参数选择对结果的影响，特别是相似度计算中的尺度参数会显著改变聚类效果。