拉普拉斯聚类和特征映射的理解

参考聚类https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html#!comments

参考特征映射https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/8855796

根据聚类的文章，两种切图：

因为切图时，距离近的点之间的权重w更大，所以按照Ncut切图更能反映事物的本质联系，原始的推导是把yi赋予或者，其中同一类的yi赋予相同的值，这样做出来的推导结果就是或者，但是不满足或者，因为要满足这两个条件的求解过程是np问题，所以用了近似的求解过程，实验表明这样的求解过程可以使得k-mean的效果更好，这也表明可以使得离得近的节点降维后仍然离得更近，离得远的节点降维后更远。

当用在特征映射的时候，只取k紧邻的点之间w有值，不是k紧邻的w为0，这样就是拉普拉斯特征映射。