W = rand(30); W = W+W'; I = cell(3,1); I{1} = 1:10; I{2} = 11:20; I{3} = 21:30; vol = -ones(3,1); for i = 1 : 3 vol(i) = sum(sum(W(I{i},I{i}))); end Ncut_value = 0; for i = 1 : 3 for j = 1 : 3 if j ~= i Ncut_value = Ncut_value + sum(sum(W(I{i},I{j}))…

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方…

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的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.距离较远的两个点之间的边权重值较…

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的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.距离较远的两个点之间的边权重值较…

作者:桂. 时间:2017-04-13  21:19:41 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6706400.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为谱聚类的第二篇,主要梳理NCut算法,关于谱聚类的更多细节信息,可以参考之前的博文: 1)拉普拉斯矩阵(Laplace Matrix)与瑞利熵(Rayleigh quotient) 2)谱聚类之RatioCut算法 内容主要参考刘建平Pinard博客,更多细节可以参考该作者博文,本文…

作者:桂. 时间:2017-04-13  19:14:48 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702174.html 声明:本文大部分内容来自:刘建平Pinard博客的内容. 前言 之前对非负矩阵分解(NMF)简单梳理了一下,总觉得NMF与聚类非常相似,像是谱聚类的思想.在此将谱聚类的知识梳理一下,内容无法转载,不然直接转载刘建平Pinard的博文了,常用的谱聚类有RatioCut和Ncut算法,全文主要梳理RatioCut算法: 1)背景知识: 2…

作者:桂. 时间:2017-04-13  19:14:48 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702174.html 声明:本文大部分内容来自:刘建平Pinard博客的内容. 前言 之前对非负矩阵分解(NMF)简单梳理了一下,总觉得NMF与聚类非常相似,像是谱聚类的思想.在此将谱聚类的知识梳理一下,内容无法转载,不然直接转载刘建平Pinard的博文了,常用的谱聚类有RatioCut和Ncut算法,全文主要梳理RatioCut算法: 1)背景知识: 2…

了凡春秋USTC 谱聚类 http://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=505 最近忙着写文章,好久不写博客了.最近看到一个聚类方法--谱聚类,号称现代聚类方法,看到它简洁的公式推导.实现代码,不禁要尝试一把.关于它的理论,google一搜有很多博客讲,这里就不赘述了,反正最后还是归结为一个SVD分解问题,参考网址如下 http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2009/05/11/1453853.html http://blog.p…

大数据,人人都说大数据:类似于人人都知道黄晓明跟AB结婚一样,那么什么是大数据?对不起,作为一个本科还没毕业的小白实在是无法回答这个问题.我只知道目前研究的是高维,分布在n远远大于2的欧式空间的数据如何聚类.今年的研究生数模中用大数据引出了一个国内还不怎么火热的概念——多流形结构.题目中那个给出的流形概念:流形是局部具有欧氏空间性质的空间,欧氏空间就是流形最简单的实例.从而在2000年提出了多流形学习:基于数据均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形的假设,流形学习试图学习出高维数据样本空间中嵌入…

目录: 1.问题描述 2.问题转化 3.划分准则 4.总结 1.问题描述 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(sub-Graph),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. 对于图的相关定义如下: 对于无向图G = (V,E),V表示顶点集合,即样本集合,即一个顶点为一个样本:E表示边集合. 设样本数为n,即顶点数为n. 权重矩阵:W,为n*n的矩阵,其值wi,j为各边的权值…