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方法，它通过将数据点视为图中的节点，利用图的谱（即图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量）来进行聚类。相比传统的聚类算法如K-means，谱聚类能够处理非凸分布的数据集，具有更好的灵活性。

在MATLAB中实现谱聚类通常涉及以下几个关键步骤：首先，构建相似性矩阵，该矩阵描述了数据点之间的相似程度。然后，计算图的拉普拉斯矩阵，并进行特征分解。最后，对特征向量进行K-means聚类，得到最终的聚类结果。

N-cut（归一化割）是谱聚类中的一种常用方法，它通过最小化图的分割代价来优化聚类效果。改进的N-cut算法则进一步优化了分割方式，提升了聚类性能，尤其适用于复杂结构的数据。

该MATLAB演示程序经过调试，能够清晰地展示谱聚类的实现过程，是学习和理解谱聚类算法的优秀参考资料。通过运行程序，用户可以直观地观察到数据聚类的效果，并深入理解N-cut及其改进方法的工作原理和实现细节。