Sklearn实现谱聚类

SpectralClustering(谱聚类) 是在样本之间进行关联矩阵的低维度嵌入，然后在低维空间中使用 KMeans 算法。 如果关联矩阵稀疏并且 pyamg 模块已经被安装，则这是非常有效的。 谱聚类 需要指定簇的数量。这个算法适用于簇数量少时，在簇数量多时是不建议使用。

对于两个簇，它解决了相似图形上的 归一化切割(normalised cuts)的凸松弛问题: 将图形切割成两个，使得切割的边缘的权重比每个簇内的边缘的权重小。在图像处理时，这个标准是特别有趣的: 图像的顶点是像素，相似图形的边缘是图像的渐变函数。