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，通过分析数据点之间的相似性矩阵来发现数据的自然分组。其核心思想是将数据转换为图结构，利用图的谱（特征向量）进行降维，最后在低维空间执行传统聚类（如K-means）。

该Matlab演示程序实现了两种经典算法： 标准N-cut：通过归一化割准则优化聚类结果，平衡类内相似性与类间差异性 改进N-cut：针对原算法的不足进行优化（如特征选择策略或相似矩阵构造方式），提升对噪声和非均匀分布数据的适应性

程序亮点包括： 包含完整的相似矩阵计算、拉普拉斯矩阵构建、特征分解等关键步骤 可视化模块直观展示特征向量空间的数据分布 参数可调的设计方便研究不同场景下的聚类效果

适用场景： 处理非凸分布数据（传统K-means失效时） 需要探索数据内在连通性的任务 图结构数据的社区发现

调试通过的代码可直接用于教学演示，也可作为二次开发的基础框架。通过修改相似度计算方式或拉普拉斯矩阵的构造方法，能进一步适应文本、图像等特定领域数据。