機器學習隨筆四—譜聚類(spectral clustering)原理總結
譜聚類（spectral clustering）是廣泛使用的聚類算法，比起傳統的K-Means算法，譜聚類對數據分佈的適應性更強，聚類效果也很優秀，同時聚類的計算量也小很多，更加難能可貴的是實現起來也不復雜。在處理實際的聚類問題時，個人認爲譜聚類是應該首先考慮的幾種算法之一。下面我們就對譜聚類的算法原理做一個總結。 1. 譜聚類概述 譜聚類是從圖論中演化出來的算法，後來在聚類中得到了廣泛的應用。它
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