拉普拉斯矩阵的定义，常见的几种形式以及代码实现？

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原创最新推荐文章于 2026-10-16 09:38:12 发布 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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拉普拉斯矩阵

拉普拉斯矩阵(Laplacian matrix) 也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子，主要应用在图论中，作为一个图的矩阵表示。对于图 G=(V,E)，其Laplacian 矩阵的定义为 L=D-A，其中 L 是Laplacian 矩阵， D=diag(d)是顶点的度矩阵（对角矩阵）,d=rowSum(A)，对角线上元素依次为各个顶点的度， A 是图的邻接矩阵。

频域卷积的前提条件是图必须是无向图，只考虑无向图，那么L就是对称矩阵。

在这里插入图片描述

拉普拉斯算子

定义：拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度 $(\nabla f)$

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#矩阵 #算法 #线性代数

拉普拉斯矩阵/映射/聚类 拉普拉斯矩阵是个非常巧妙的东西，它是描述图的一种矩阵，在降维，分类，聚类等机器学习的领域有很广泛的应用。阅读详情

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