MATLAB高效谱聚类算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了优化的谱聚类算法，通过简化计算流程显著提升执行效率，同时保证聚类准确性。支持高维数据和非球形结构识别，适用于无监督学习任务。

详 情 说 明

Fast Spectral Clustering Algorithm Implementation

项目介绍

本项目为MATLAB高效谱聚类算法实现，通过优化传统谱聚类计算流程，显著提升了大规模高维数据处理的执行效率。算法基于谱图理论，融合随机SVD加速技术，能够在保证聚类准确性的前提下，快速完成非球状分布数据结构的识别任务，特别适用于复杂分布模式的无监督学习场景。

功能特性

• 高效相似度计算：自动构建样本相似度矩阵，支持高斯核、余弦相似度等多种度量方法
• 智能邻接优化：提供k近邻与全连接两种邻接策略，平衡计算复杂度与聚类精度
• 加速特征分解：采用随机SVD技术加速拉普拉斯矩阵特征值分解，突破计算瓶颈
• 自适应聚类：集成优化K-means算法，自动确定最佳聚类数目
• 可视化支持：生成聚类着色散点图与特征值分布图，直观呈现算法效果

使用方法

基础调用

data = load('dataset.mat'); % n×d维数据矩阵 labels = main(data); % 返回n×1聚类标签向量

参数定制

params.kernel = 'gaussian'; % 相似度核函数（gaussian/cosine） params.graph = 'knn'; % 邻接矩阵构建（knn/fully） params.k = 5; % 聚类数量 params.sigma = 0.5; % 高斯核带宽 [labels, sim_matrix, laplacian, eigenvectors] = main(data, params);

结果可视化

params.visualize = true; % 启用可视化功能 main(data, params); % 显示二维投影与特征值分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：≥8GB（处理万级样本数据集）

文件说明

主程序文件整合了谱聚类全流程核心功能，包括数据预处理阶段的相似度矩阵智能构建，基于随机SVD的拉普拉斯矩阵快速特征分解，特征向量空间的优化K-means聚类执行，以及可选的多维度结果可视化生成。该文件通过模块化设计实现算法参数灵活配置，同时提供中间结果输出接口以供深度分析。