spectral-clustering-demo 谱聚类

资 源 简 介

spectral-clustering-demo 谱聚类

详 情 说 明

谱聚类是一种基于图论的先进聚类方法，特别适合处理非凸分布数据。该MATLAB演示程序完整实现了谱聚类的核心流程，主要包含以下技术要点：

核心思想 通过数据点间的相似度构建加权图，将聚类问题转化为图划分问题。相比传统K-means，能有效识别复杂形状的簇结构。

关键实现 相似度矩阵构建：使用高斯核函数计算点对相似度 拉普拉斯矩阵：采用规范化处理提升稳定性 特征分解：选取前k个特征向量进行降维 K-means步骤：在特征空间执行最终聚类

算法变体 演示包含经典N-cut算法及其改进版本： 原始N-cut：最小化割边权重与簇内连接的比值 改进N-cut：通过矩阵优化增强对噪声的鲁棒性

该资源通过可运行的MATLAB代码，直观展示了特征值选择、维度约简等关键步骤，适合研究者理解谱聚类从理论到实践的完整链条。调试通过的代码可直接用于教学演示或作为其他项目的算法模板。