谱聚类

资 源 简 介

谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成

详 情 说 明

谱聚类是一种能够识别任意形状的样本空间并收敛于全局最优解的聚类算法。其基本思想是利用样本数据相似矩阵进行特征分解，从而得到特征向量用于聚类。在本程序中，我们进行了几种不同的聚类算法比较，包括Q矩阵聚类、kmeans聚类、第一特征分量聚类、第二广义特征分量聚类、公用数据生成和近邻矩阵生成。通过对这些算法的比较，我们可以更好地理解谱聚类的性能和适用性，并选择最合适的算法来处理我们的数据。