谱聚类

基于分块技术的图像分割方法

谱聚类时间复杂度和空间复杂度分别是O(n3)和O(n2)，为了减少谱聚类的计算量，主要的方法有：减少需要计算的顶点数和边数方法，降维。
fandoudou123·2014-10-24 09:00

基于谱聚类的图像分割方法简介

谱聚类：      
fandoudou123·2014-10-23 10:00

谱聚类算法原理及实现

谱聚类(SpectralClustering,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。"
u011531384·2014-09-17 10:00

谱聚类算法实现

阅读更多谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法。
liuzhiqiangruc·2014-09-16 18:00

谱聚类算法实现

阅读更多谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法。
liuzhiqiangruc·2014-09-16 18:00

谱聚类算法实现

谱聚类(SpectralClustering,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。"
liuzhiqiangruc·2014-09-16 18:00

数据挖掘笔记-聚类-SpectralClustering-原理与简单实现

谱聚类(SpectralClustering,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。
wulinshishen·2014-09-02 15:00

层次聚类 Hierarchical Clustering

聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型GaussianMixtureModel聚类(2)----层次聚类HierarchicalClustering聚类(3)----谱聚类
zhubo22·2014-04-25 14:00

漫谈 Clustering (4): Spectral Clustering

p=287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SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。
zhazhiqiang2010·2014-02-20 14:00

Mahout系列----谱聚类

1.构造亲和矩阵W 2.构造度矩阵D 3.拉普拉斯矩阵L 4.计算L矩阵的第二小特征值(谱)对应的特征向量Fiedler 向量 5.以Fiedler向量作为kmean聚类的初始中心,用kmeans聚类 亲和矩阵 ：W_ij=exp(-(d(s_i,s_j)/2o^2))          
thd52java·2013-12-05 09:00

mahout系列之---谱聚类

1.构造亲和矩阵W2.构造度矩阵D3.拉普拉斯矩阵L4.计算L矩阵的第二小特征值(谱)对应的特征向量Fiedler向量5.以Fiedler向量作为kmean聚类的初始中心,用kmeans聚类亲和矩阵：W_ij=exp(-(d(s_i,s_j)/2o^2))            d(s_i,s_j) =||s_i,s_j||.   o为事先设定的参数。度矩阵：D_ii =sum(w_i) 规范相似
yueyedeai·2013-12-05 00:00

谱聚类

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。
yueyedeai·2013-11-11 17:00

稀疏子空间聚类、谱聚类的一些个人看法

paper，没想到靠这一篇paper就搞出来名气了，真的是不容易，不知道那几年是怎么坚持过来的，实在是佩服，我在这里首先说下这篇paper的mainidea，然后再阐述下算法思想，顺便再稍微详细的解释下谱聚类
silence1214·2013-10-10 22:00

谱聚类算法(Spectral Clustering)

谱聚类算法(SpectralClustering)谱聚类(SpectralClustering,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
pi9nc·2013-10-03 11:00

Spectral Clustering

  SpectralClustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，可见，
zhoucy163·2013-09-23 17:00

[转]聚类算法实践（2）——谱聚类、Chameleon聚类

聚类算法实践（2）——谱聚类、Chameleon聚类男人海洋 发表于2013-08-3014:34来源：数据之城 阅读：772次   上一篇文章里说到的层次聚类和K-means聚类，可以说是聚类算法里面最基本的两种方法
Loyal2M·2013-09-06 14:00

Mahout Spectral聚类

谱聚类（SpectralClustering）这名字看着就比Canopy、K-means来得高端大气上档次，事实上它确实是一种比较现代化的聚类方法，并且极具工程应用价值。
xyilu·2013-08-10 19:00

谱聚类

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SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。
lvyuan30276·2013-07-01 16:00

谱聚类(Spectral Clustering)详解

谱聚类(SpectralClustering)详解谱聚类(SpectralClustering,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
·2013-06-26 09:00

谱聚类算法(Spectral Clustering)

   谱聚类(SpectralClustering,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。
·2013-06-26 00:00

谱聚类1

其实去年就在同学们的组织下学习过了谱聚类，无奈忘记完了，最近遇到基于LRR以及SPARSE的子空间聚类都需要用到谱聚类在最后一步来做，于是拿出来复习下。
silence1214·2013-05-27 10:00

图论-Problem.1

（求教出色算法） 实用基于图论的“谱聚类”可以实现
AimAtFuture·2013-04-11 15:00

谱聚类

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。
deepfuture·2013-04-11 10:00

谱聚类

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。
deepfuture·2013-04-11 10:00

谱聚类

阅读更多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。
deepfuture·2013-04-11 10:00

Spectural Clustering

SpectralClusteringSpectralClustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类
zhoutongchi·2013-04-05 10:00

聚类(2)——层次聚类 Hierarchical Clustering

---混合高斯模型GaussianMixtureModel聚类(2)----层次聚类HierarchicalClustering 聚类(2*)----k-means如何训练很大的码书聚类(3)----谱聚类
jiang1st2010·2012-06-23 11:00

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model

聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型GaussianMixtureModel聚类(2)----层次聚类HierarchicalClustering聚类(3)----谱聚类
jiang1st2010·2012-06-14 17:00

聚类(序)——监督学习与无监督学习

聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型GaussianMixtureModel聚类(2)----层次聚类HierarchicalClustering聚类(3)----谱聚类
jiang1st2010·2012-06-11 22:00

完整的最简单的谱聚类python代码

http://blog.csdn.net/waleking/article/details/7584084针对karate_club数据集，做了谱聚类。
leepwang·2012-06-04 15:00

scipy.sparse求稀疏矩阵前k个特征值

然而一般的linalg提供的eig开销太大，要计算所有的特征值和特征向量，这个开销要达到O(N^3)，对于谱聚类来说，这个开销是不能忍受的。所以要借助稀疏矩阵计算的工具包。
Waleking·2012-05-30 13:00

完整的最简单的谱聚类python代码

针对karate_club数据集，做了谱聚类。
Waleking·2012-05-20 01:00

谱聚类

_4b9b714a0100is4f.html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SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类
zhang11wu4·2012-05-18 21:00

谱聚类的解释

Mr.YukatEasternsQualifierAVerySimpleExplanationofSpectralClusteringI’vebeenwantingtowriteapostaboutsomeoftheresearchI’vebeenworkingonbutIrealizedthatmyworkhasgottenreallytechnicalandnotveryaccessiblet
alaclp·2012-04-08 19:00

谱聚类

转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5a13cf680100aj18.htmlMatlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用 linkage函数
alaclp·2012-04-08 19:00

Spectral Clustering[谱聚类]

广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫SpectralAlgorithm。从很老很老的PCA/LDA，到比较近的SpectralEmbedding/Clustering，都属于这类。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，也会出现实际使用上
guomei·2010-12-25 20:00

(转)谱聚类(Spectral Clustering)

SpectralClustering，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。
yihaizhiyan·2010-11-23 20:00

论文安排

开始写谱聚类算法部分工作的综述。 整理这部分工作，赶快把这部分的工作写完。再者，把与K-MEANS的一些关系比较一下，参考一下PCA等相关算法，尤其是特征值分解等的数学性质。
caoeryingzi·2010-09-10 11:00

浅谈Spectral Clustering

SpectralClustering，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。
phinecos·2009-05-11 00:00

浅谈Spectral Clustering

SpectralClustering，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。
phinecos·2009-05-11 00:00
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