Multiclass Spectral Clustering Algorithm

资 源 简 介

Multiclass Spectral Clustering Algorithm

详 情 说 明

多类谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法，常用于图像分割等领域。与Dominant-set算法类似，它都属于现代聚类算法中的重要分支。该算法的核心思想是将数据点映射到低维空间，利用特征分解技术发现数据的内在结构。

算法首先构建相似度矩阵来表示数据点之间的关系，通常使用高斯核函数计算点与点之间的相似度。接着对拉普拉斯矩阵进行特征分解，选取前k个特征向量构成新的特征空间。在这个降维后的空间中，数据点的聚类结构会变得更加明显，最后通过k-means等传统聚类方法完成分类。

相比传统的聚类算法，多类谱聚类在处理非凸分布数据时表现尤为出色。它能够发现任意形状的簇，且对噪声数据具有较强的鲁棒性。在图像分割应用中，算法将图像像素视为数据点，通过捕捉像素间的相似性关系来实现区域划分。Dominant-set算法虽然也是基于相似度图的聚类方法，但它采用了不同的优化策略，通过寻找图中的支配集来完成聚类。