外国人编写的实现谱聚类算法

资 源 简 介

外国人编写的实现谱聚类算法

详 情 说 明

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，相比传统方法更适合处理非凸分布数据。其核心思想是将数据视为图中的节点，通过计算节点间的相似度构建图结构，最终转化为图分割问题。

该实现可能包含以下优化点： 使用高效相似度矩阵计算方式（如RBF核），避免存储完整的N×N矩阵 采用稀疏矩阵存储技术处理大规模数据 特征分解阶段可能使用Lanczos算法等迭代法加速计算 最终聚类阶段结合k-means的改进版本

典型处理流程： 构建相似度图（常见k-nearest或全连接方式） 计算拉普拉斯矩阵（可能选择标准化形式） 求解矩阵前k个特征向量 对特征向量空间进行传统聚类

速度优势可能源于：矩阵运算的并行化实现、特征值问题的近似解法、以及python与C扩展的混合编程等技巧。这种实现特别适合中等规模的高维数据聚类任务。