譜聚類算法建立在譜圖理論基礎上,與傳統(tǒng)的聚類算法相比,其具有能在任意形狀的樣本空間上聚類且收斂于全局最優(yōu)解的優(yōu)點。基本算法步驟為:
(1)根據(jù)數(shù)據(jù)構(gòu)造一個圖,圖的每一個節(jié)點對應一個數(shù)據(jù)點,將相似的點連接起來,并且邊的權(quán)重用于表示數(shù)據(jù)之間的相似度。把這個圖用鄰接矩陣的形式表示出來,記為W。(2)把W的每一列元素加起來得到N(N為節(jié)點個數(shù))個數(shù),把它們放在對角線上(其它地方都為0),組成一個的矩陣,記為D,并令L=D-W。(3)求出L的前k個特征值(按照特征值的大小從小到大的順序)及對應的特征向量。(4)把這k個特征(列)向量排列在一起組成一個N×k的矩陣,將其中每一行看做是k維空間中的一個向量,并使用k-Means算法進行聚類。聚類結(jié)果中的每一行所屬的類別為原來圖中的節(jié)點,也即最初的N個數(shù)據(jù)點的類別。譜聚類算法最初用于計算機視覺、VLSI設計等領(lǐng)域,最近才開始用于機器學習中,并迅速成為國際上機器學習領(lǐng)域的研究熱點。譜聚類算法建立在圖論中的譜圖理論基礎上,其本質(zhì)是將聚類問題轉(zhuǎn)化為圖的最優(yōu)劃分問題,為一種點對聚類算法,對數(shù)據(jù)聚類具有很好的應用前景。近年來,嵌入式系統(tǒng)的廣泛應用已經(jīng)深刻改變了我們的生活方式。從智能手機到智能家居,從汽車到醫(yī)療設備,嵌入式技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代社會不可或缺的...詳情>>
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