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谱聚类算法是建立在谱图理论的基础上的,同传统的聚类算法比起来,谱聚类算法可以在任意形状的样本空间中聚类,并且收敛于最优解。谱聚类算法能够发掘数据的非线性低秩结构,广泛应用于复杂网络、机器学习等领域,它和流形嵌入、图模型以及积分算理论等密切关联。典型谱聚类算法包括NJW算法、标准切算法、多尺度算法、基于Nystrom的算法以及分层和抽样技术,不同的算法具有不同优缺点,应合理使用。