基于R语言的聚类（谱聚类）

谱聚类
在上一讲当中，我们讲解了基于模型的聚类，也就是混合模型，实质上是首先拟合一个混合概率分布，再求条件概率，最终确定每一个点应当属于哪一类。在这一讲当中，我们谈一谈谱聚类，谱聚类和DBSCAN这种聚类方法一样，都是适用于那种奇形怪状的数据集，绝大多数都是人造数据集，比如下图：

像这种样子的数据，k-means或者一般基于距离的聚类算法都会无效。基于密度的聚类算法也不行，因为样本整体分布比较均匀，均匀的线条构成了各种图形，那么谱聚类就是适用这种情形。下面通过一个例子说明。

#清除变量空间
rm(list=ls())
#载入包
library("kernlab")
#载入画图包
library("ggplot2")
#引入数据