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机器学习中的谱聚类算法研究.docx

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机器学习中的谱聚类算法研究

ResearchonSpectralClusteringAlgorithminMachineLearning

摘要

聚类分析是目前机器学习当中常用的数据分析工具，在数据压缩、图像分割、计算机视觉、医学影像等多个领域都有广泛应用。由于谱聚类算法在任意空间上均可收敛于全局最优解，故在此方面要优于k-means；与需要输入多个参数的DBSCAN相比，谱聚类输入的参数仅仅为事先确定的聚类数。谱聚类的核心在于谱图理论，关键在于对相关矩阵进行特征分解，再将传统聚类算法应用到特征向量上。本文将对传统谱聚类算法的实现过程做一个详细介绍，并证明

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