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，它通过分析数据的相似性矩阵来发现数据的内在结构。相比传统的K-means等算法，谱聚类特别擅长处理非凸分布的数据集，因此在图像分割、社交网络分析等领域有着广泛应用。

这个MATLAB演示程序主要实现了两种经典的谱聚类变体：N-cut（标准归一化切割）和改进的N-cut算法。N-cut的核心思想是将数据看作图中的节点，通过最小化切割代价函数来实现聚类，而改进版本通常会优化相似性矩阵的构造或特征向量的处理方式，以获得更稳定的分割效果。

程序通过示例清晰地展示了如何构建相似性矩阵、计算拉普拉斯矩阵、求解特征向量以及最终执行K-means聚类。调试通过的代码能帮助学习者避开常见陷阱（比如矩阵维数不对齐或特征值排序错误），直接关注算法原理的实现细节。对于想深入理解谱聚类在图像分割中应用的开发者，该资源提供了从理论到实践的完整参考框架。