广义上讲,任何在学习过程中应用到矩阵特征值分解的方法均叫做谱学习方法,比如主成分分析(PCA),线性判别成分分析(LDA),流形学习中的谱嵌入方法,谱聚类等等。 由于科苑向世明老师课件上面关于ng的谱聚类算法里面与ng大神的论文中写到的算法中有所出入,导致昨天晚上调了一晚上的算法并没有调出满...
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2015-12-28 00:47:42
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如果说K-means和GMM这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法。Spectral Clustering 和传统的聚类方法(例如 K-...
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2015-12-17 22:17:50
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谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min...
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2015-06-16 20:55:28
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谱聚类一般会先对两两样本间求相似度, 然后根据相似度矩阵求出拉普拉斯矩阵,然后将每个样本映射到拉普拉斯矩阵特诊向量中,最后使用k-means聚类。
scikit-learn开源包中已经有现成的接口可以使用,具体见
http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.cluster.SpectralClustering.html#sklea...
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2015-06-02 21:59:56
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一、复杂网络中的一些基本概念
1、复杂网络的表示
在复杂网络的表示中,复杂网络可以建模成一个图,其中,表示网络中的节点的集合,表示的是连接的集合。在复杂网络中,复杂网络可以是无向图、有向图、加权图或者超图。
2、网络簇结构
网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network
community structure),是复杂...
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2015-05-15 13:42:42
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Matlab提供了两种方法进行聚类分析。
一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法;
另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用 linkage函数定义变量之间的连接;(3)用 cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类...
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2015-01-20 12:04:46
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聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚类算法包括 k-Means算法、期望最大化算法(Expectation Maximization,EM,参考“EM算法原理”)、谱聚类算法(参考机器学习算法复习-谱聚类)以及人工神经网络算法,本文阐述的是K-均值聚类算...
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2015-01-07 16:49:33
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转载:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40738211 0 引言 11月1日上午,机器学习班第7次课,邹博讲聚类(PPT),其中的谱聚类引起了自己的兴趣,他从最基本的概念:单位向量、两个向量的正交、方阵的特征值和特征向量,讲到相似度图、拉普...
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2014-12-19 11:57:00
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最近看了一些矩阵和谱聚类的知识,特在此简单记录一下。详细可以先看下参考文献。
首先看到的是孟岩写的三篇.
一:理解矩阵(一)
1:传统书籍空间的定义:存在一个集合,在这个集合上定义某某概念,然后满足某些性质”,就可以被称为空间。孟的空间包含四点:(1). 由很多(实际上是无穷多个)位置点组成;(2). 这些点之间存在相对的关系;(3). 可以在空间中定义长度、角度;4.
这个空间可以容纳运...
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2014-12-15 17:17:39
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这次介绍的是Alex和Alessandro于2014年发表在的Science上的一篇关于聚类的文章[13],该文章的基本思想很简单,但是其聚类效果却兼具了谱聚类(Spectral Clustering)[11,14,15]和K-Means的特点,着实激起了我的极大的兴趣,该聚类算法主要是基于两个基本...
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2014-12-04 21:30:15
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