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聚类算法，特别适合处理非线性可分的数据集。与传统的K-means等算法不同，谱聚类利用了数据的相似性矩阵，并通过图拉普拉斯矩阵的特征分解来实现降维和聚类。

在这个MATLAB演示程序中，主要实现了经典的N-cut方法以及其改进版本。N-cut（归一化割）通过最小化图分割的归一化代价函数，能够更好地平衡不同簇的规模。而改进的N-cut在计算相似性矩阵或特征选择方面做了优化，提升了聚类效果和计算效率。

通过该演示程序，用户可以直观地理解谱聚类算法的核心步骤：构建相似性矩阵、计算拉普拉斯矩阵、特征分解、以及对特征向量进行K-means聚类。调试通过的代码不仅便于学习者直接运行，还能帮助深入理解谱聚类的数学原理和实现细节。

对于想要掌握谱聚类的研究者或工程师，这个资源是很好的学习起点。它展示了如何将理论转化为实际的MATLAB代码，并提供了改进思路的参考。