前面介绍过K-means聚类方法，这个方法简单易懂，主要在于如何定义距离计算公式（一般使用欧氏距离），如何选择K值，这两个问题。这次我们介绍谱聚类，它是K-means的升级版。我们计划从这样几个方面介绍谱聚类：K-measn聚类有什么缺点？谱聚类的基本思想，以及谱聚类的算法步骤。...
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2014-12-04 15:48:14
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转自http://blog.pluskid.org/?p=287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。Sp...
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2014-11-04 16:43:16
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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Mi...
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2014-10-19 21:14:49
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