scikit-learn之聚类算法之Spectral clustering(谱聚类)

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#机器学习 #聚类算法 #spectral clustering(谱聚类)

本文总结了谱聚类的基本原理及其实现过程，并介绍了如何使用sklearn进行谱聚类，包括关键参数的选择等。
Scikit-learn：Python 机器学习库的全面指南
candy的博客
05-12 651
Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供丰富的工具和算法，支持数据挖掘和数据分析。其核心特点包括统一的API设计、高效的实现、良好的文档和易于扩展性。Scikit-learn适用于多种机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维，但不擅长处理深度学习和超大规模数据。通过Pipeline和GridSearchCV等工具，用户可以简化工作流程并进行超参数调优。尽管存在一些局限性，Scikit-learn通过与其他库（如Dask、TensorFlow）的集成，能够满足更复杂的需求。
从代码学习机器学习 - UMAP降维算法 scikit-learn版
weixin_43887510的博客
04-28 1492
在机器学习和数据科学领域，我们经常会遇到高维数据。高维数据虽然包含了丰富的信息，但也带来了“维度灾难”的问题，使得数据分析、可视化和模型训练变得更加困难和低效。降维技术应运而生，它旨在将高维数据转换到低维空间，同时尽可能保留原始数据中的重要信息和结构。主成分分析（PCA）等线性降维方法简单高效，但难以处理非线性结构的数据。流形学习作为非线性降维的重要分支，其中的t-SNE算法在可视化高维数据方面表现出色，但其计算成本较高且难以保留全局结构。
Spectral Clustering[谱聚类]
guomei的专栏
12-25 6224
<br />广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。从很老很老的PCA/LDA，<br />到比较近的Spectral Embedding/Clustering，都属于这类。<br />三. 为什么要用SVD/特征值分解其实并不是为用而用，而是不得不用。目前在研究领域碰到的很多基础问题都是NP-hard的，找一个比较好的近似算法要费很大的精力；就算找到多项式的近似方法，也会出现实际使<br />用上仍然太慢/解陷入局部极小等问题。比如说用K-means聚类
Spectral-Clustering
04-08
光谱聚类 频谱聚类算法的实现。 学分 [1] Ng，Michael Jordan和Yair Weiss。 关于频谱聚类：分析和算法。 神经信息处理系统的进展，2001：14：849-856。 [2] Ulrike Von Luxburg。 关于频谱聚类的教程。 统计与计算，17（4）：395-416，2007。
入门到入土系列——聚类算法
最新发布
2201_76024043的博客
09-20 1281
看到这里，相信你对聚类算法已经有了系统的理解。最后给大家梳理一条学习路径，帮你从 “入门” 到 “精通”：​基础阶段：搞懂聚类的核心概念，掌握 K-Means 的原理和实战（最常用，面试必问）；​进阶阶段：学习 DBSCAN 和层次聚类，理解 “密度聚类” 和 “层级聚类” 的逻辑，能根据数据特点选算法；​实战阶段：用真实数据集（如 Kaggle 的客户分群数据）练手，尝试结合特征工程、调参优化聚类效果；深入阶段：了解谱聚类、均值漂移等高级算法，理解聚类在推荐系统、异常检测等场景的底层应用逻辑。
聚类（5）-- Spectral clustering
静子的杂谈
10-09 1987
Spectral clustering （谱聚类）是一种比较现代的聚类方法，基于图的分割（Graph cut）。不同于k-means需要数据点分布在N维欧式空间，谱聚类只需要知道数据点之间的相似性矩阵，就可进行运算，而不需要数据必须来自欧式空间。 谱聚类通过对于由数据相似性矩阵出发构造的数据Laplacian矩阵进行谱分解，实现数据降维，即实现在新的低维特征空间中，数据可分度提高。 维基百
谱聚类算法(Spectral Clustering)
热门推荐
pi9nc的专栏
10-03 5万+
谱聚类算法(Spectral Clustering) 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut)， 也可以是分割规
谱聚类(spectral clustering)
YZW0123900的博客
06-21 480
1. 谱聚类 给你博客园上若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。 聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低（这意味着组间相似度要尽可能低），组内的边的权重尽...
机器学习之SKlearn（scikit-learn）的K-means聚类算法
人工智能研究所的博客
06-24 2001
Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.
Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
2402_85246552的博客
07-25 1221
Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。通过以上步骤，你可以使用Scikit-learn库进行各种机器学习任务的模型训练和评估。Scikit-learn的设计目标之一是提供简单一致的API，使得机器学习任务变得更加容易实现。使用Scikit-learn进行模型训练和评估的一般步骤包括数据加载、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估以及可能的模型调优。
scikit-learn库中聚类算法自定义距离度量方式
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
03-24 1495
scikit-learn是非常漂亮的一个机器学习库,在某些时候,使用这些库能够大量的节省你的时间,至少,我们用Python,应该是很难写出速度快如斯的代码的. scikit-learn官方出了一些文档,但是个人觉得,它的文档很多东西都没有讲清楚,它说算法原理的时候,只是描述一下,除非你对这种算法已经烂熟于心,才会对它的描述会心一笑,它描述API的时候,很多时候只是讲了一些常见用法,一些比较高级的用法就语焉不详,虽然有很多人说,这玩意的文档写得不错,但是我觉得特坑.所以这篇博文,会记录一些我使用这个库的时.
谱聚类的一些解释
maoranbian的area
02-15 1200
如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。 Spectral Clustering 和传统的聚类方法（例如 K-means）比起来有不少优点： 和 K-medoids 类似，Spec
用scikit-learn学习谱聚类
weixin_34121282的博客
12-30 218
　　　　在谱聚类（spectral clustering）原理总结中，我们对谱聚类的原理做了总结。这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结。 1. scikit-learn谱聚类概述 　　　　在scikit-learn的类库中，sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类，没有实现基于RatioCut的切图聚类。同时，对于相似矩...
谱聚类
alvin的博客
07-01 945
原文地址：谱聚类作者：夏天的味道如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。 Spectral Clustering 和传统的聚类方法（例如 K-means）比起来有不少优点： 和 K-medoids
Spectral Clustering
菜鸟从零开始
12-01 4091
http://blog.sciencenet.cn/blog-260809-509560.html Spectral Clustering  什么叫Spectral Algorithm?  广义上来说，任何在演算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。 从很老很老的PCA/LDA，到比较近的Spectral Embedding/Clusteri
Spectral Clustering（谱聚类）
nathan1025的博客
08-01 474
它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。 构建邻接矩阵W的方法有三类。ϵ-邻近法，K邻近法和全连接法。 ϵ-邻近法：两点间的权重要不就是ϵ,要不就是0，没有其他的信...
谱聚类（Spectral Clustering）
积流成河
04-26 533
谱聚类算法是基于标准线性代数求解的，比传统的聚类方法（如K-means）效果好 谱聚类的两个关键的数学依据是相似图和图拉普拉斯 聚类的目标是将数据集划分成若干组子集，使得组间差异性最大而组内差异性最小 1 图论相关知识 用图论的角度思考，将每个数据点视为顶点，而数据点之间的相似性视为边，则可以定义相似图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，则聚类问题转化为用最小的代价去划分图，使得不同组间边的连接权值总和尽可能小，而组内边的连接权值总和尽可能大 相似图是无向图，可以建立邻接矩阵W=(wij)i,.
Scikit-learn库中的聚类算法有哪些，请全部列举
06-09
Scikit-learn库中的聚类算法包括以下几种： 1. K-Means聚类算法 2. 层次聚类算法（Agglomerative Clustering） 3. DBSCAN聚类算法 4. Mean Shift聚类算法 5. Spectral Clustering谱聚类算法 6. Affinity ...
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