譜聚類算法入門教程（二）—— 構造譜聚類算法的目標函數

文章目錄 1. 構造相似度矩陣 2. 一個簡單的例子 3. 拉普拉斯矩陣 4. 目標函數的轉化 1. 構造相似度矩陣 在教程的第一部分我們已經介紹過，譜聚類方法就是要把相似的點分在一起。因此，在一開始，我們需要有一個表示不同數據點之間相似度的值，這個值越大，表示兩個數據點的越相似。 常常用於計算兩個數據點之間相似度的函數有歐式距離，傑卡德相似係數，餘弦相似度係數，高斯核函數等，這裏不會告訴你應該使

>>阅读原文<<