前言：以前只是调用过谱聚类算法，我也不懂为什么各家公司都问我一做文字检测的这个算法具体咋整的，没整明白还给我挂了哇擦嘞？讯飞和百度都以这个理由刷本宝，今天一怒把它给整吧清楚了，下次谁再问来！说不晕你算我输！ 一、解释： 二、推导： 三、步骤： 四、优缺点： 五、链接： https://www.cnb ...
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2018-08-06 21:00:52
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http://www.cnblogs.com/fengyan/archive/2012/06/21/2553999.html 谱聚类 给你博客园上若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。 聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚 ...
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2018-07-21 19:54:29
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http://blog.csdn.net/waleking/article/details/7584084 针对karate_club数据集，做了谱聚类。由于是2-way clustering，比较简单，得到了图的新的表示空间之后，没有做k-means，仅仅针对正规化后的拉普拉斯矩阵的第二特征值做了 ...
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2018-07-19 21:16:49
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谱聚类 广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。 传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空 ...
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2018-07-15 19:41:15
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欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！也可以搜索公众号：磐创AI，关注我们的文章。 作者：磐石 简述 图相关的符号符号 相似度矩阵S 拉普拉斯矩阵L性质 谱聚类算法 总结 一、简述 聚类是对探索性数据分析最 ...
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2018-07-15 19:29:51
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一、前述 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远（或者相似度较低）的两个点之间的边权重值较低，而距离较近（或者相似度较高）的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图 ...
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2018-04-06 20:21:57
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在处理非完全图的聚类时候，很难找到一个有效的聚类算法去做聚类。 对于下图来说，10号点和15号点的位置相隔并不是那么近，如用普通聚类算法对下图做聚类，通常会把10号点和15号点聚在一个类上，所以一般的聚类效果并没有那么好。 而谱聚类，就很能很好的处理这类问题。 下面我们来重点介绍谱聚类 谱聚类（Sp ...
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2017-09-07 13:41:29
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聚类根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。 谱聚类可以在任意形状的样本空间聚类，且收敛于全局最优解，因此在处理高维数据方面存在着明显优势。总的来说，该算法存在一些不足之处。算法在聚类之前需要设置具体应 ...
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2017-08-18 18:36:12
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