Advertisement

Python中的Spectral Clustering: 光谱聚类实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章深入讲解如何在Python中使用光谱聚类算法进行数据聚类，通过实例展示其原理和实践应用。 光谱聚类的Python实现已在sklearn的两个圆数据集上进行了测试。使用方法为：sudo chmod u+x run.sh ./run.sh 。结果显示，左侧是频谱聚类的结果，右侧是普通Kmeans的结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python中的Spectral Clustering: 光谱聚类实现
    优质
    本文章深入讲解如何在Python中使用光谱聚类算法进行数据聚类，通过实例展示其原理和实践应用。 光谱聚类的Python实现已在sklearn的两个圆数据集上进行了测试。使用方法为：sudo chmod u+x run.sh ./run.sh 。结果显示，左侧是频谱聚类的结果，右侧是普通Kmeans的结果。
     
  • 光谱聚类的演示:spectral-clustering
    优质
    Spectral-clustering是基于图论和矩阵计算的一种高效聚类算法。通过将数据投影到特征空间中进行簇划分，能有效处理非线性可分的数据集。 光谱聚类是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的高级聚类算法，基于图论理论构建。本段落将深入探讨其概念，并展示如何使用Python实现这一过程。 光谱聚类的基本思路是通过计算数据点之间的相似性来生成一个图形表示，然后利用该图的特征值（或称作“谱”）识别潜在的数据结构。具体步骤如下： 1. **创建邻接矩阵**：基于数据点间的距离或相似度构建二进制或多值矩阵，用于表达各点间的关系。 2. **计算拉普拉斯矩阵**：在生成了邻接矩阵之后，需要构造出相应的拉普拉斯矩阵（如归一化拉普拉斯和随机游走型）。这些矩阵反映了图的局部与全局特性，在聚类过程中至关重要。 3. **特征值分解**：对上述构建好的拉普拉斯矩阵执行特征值分解操作，获取对应的特征向量。这里的特征值代表了图形的一些属性信息；而特征向量则可以作为数据点的新表示形式。 4. **降维处理**：选取若干个最大的特征值及其相对应的特征向量来形成低维度空间中的投影，从而减少噪声和异常值的影响。 5. **聚类操作**：将经过降维后的数据应用于传统的聚类算法（如K-means），完成最终分类。这里选择的簇的数量通常与选取的最大特征数量相关联。 在Python中，`scikit-learn`库提供了`spectral_clustering()`函数来执行上述步骤。使用该函数时需要提供输入的数据集、邻接矩阵或相似度矩阵以及所选聚类算法等参数。 光谱聚类特别适用于处理非凸形状的簇和高维数据的问题，在Python中，我们可以通过利用`scikit-learn`库轻松实现这一强大方法，并将其应用到实际项目当中。
     
  • 对谱聚类（Spectral Clustering）的理解
    优质
    简介：本文深入探讨了谱聚类算法的工作原理及其应用，旨在帮助读者理解该技术如何通过图论和线性代数方法实现高效的数据分割与集群划分。 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法。在谱聚类过程中，首先通过构建相似度矩阵来生成一个加权无向图，这个过程称为构图。然后使用最小割法或其他方式将节点划分为不同的簇，这一步被称为切图。拉普拉斯矩阵在此过程中起着关键作用，它能够帮助我们找到数据集中的内在结构，并且在谱聚类算法中用于计算特征值和特征向量以进行后续的聚类操作。
     
  • Python实现的Robust Continuous Clustering (RCC) 聚类算法
    优质
    本简介介绍了一种基于Python实现的稳健连续聚类(Robust Continuous Clustering, RCC)算法。该方法能够有效处理动态数据集，提供稳定的簇划分结果。 Python实现的Robust Continuous Clustering (RCC) 聚类是一种有效的数据聚类方法，它能够动态地调整簇的数量，并且对噪声具有较强的鲁棒性。这种方法适用于处理大规模、高维度的数据集，在流数据环境中尤其有用。通过连续更新和优化簇分配，RCC能够在不重新运行整个算法的情况下适应新加入的数据点，从而提高了效率并减少了计算成本。 实现时通常会利用Python的科学计算库如NumPy和SciPy来提高性能，并使用可视化工具如Matplotlib或Seaborn展示聚类结果。此外，为了评估模型的效果，还可以用到sklearn等机器学习框架中的各种评价指标进行分析比较。
     
  • 谱减法的Python实现:Spectral-Subtraction
    优质
    Spectral-Subtraction是基于Python语言开发的一种音频噪声抑制技术，通过频谱相减的方法有效降低背景噪音，提升语音清晰度。该工具为开发者提供了便捷、高效的语音处理解决方案。 光谱减法的Python实现。
     
  • 谱聚类(Spectral Clustering): 基于规范化拉普拉斯矩阵的随机游走方法(Matlab...)
    优质
    本简介介绍基于规范化拉普拉斯矩阵的谱聚类算法及其在Matlab中的实现。通过随机游走理论，该方法有效解决了数据点间的非线性分布问题，实现了高效准确的数据划分。 光谱聚类基于随机游走（Normalized Laplacian Matrix）的方法进行谱聚类。
     
  • 稀疏子空间聚类算法的Python实现(sparse-subspace-clustering-python)
    优质
    稀疏子空间聚类算法的Python实现项目提供了一个简洁而高效的工具包，用于执行稀疏子空间聚类(SSC)技术。该库以易于使用的方式封装了复杂的数学计算，并提供了详细的文档和示例代码来帮助用户快速上手。 稀疏子空间聚类算法的Python实现基于稀疏表示理论的技术。此实现需要numpy、scipy、sklearn以及cvxpy库支持，并已通过Python 3测试。 要安装cvxpy软件包，可以使用相应的命令进行操作。开始探索可以从SSC.py文件入手，在该文件中的SSC_test()方法提供了子空间聚类的基本示例。 运行代码时请执行：python SSC.py 请注意，此代码经过了大量努力编写而成。如果决定采用本代码，请给予适当的反馈或认可。
     
  • Matlab中的谱聚类实现
    优质
    本文介绍了在Matlab环境中实现谱聚类算法的方法和步骤，包括数据预处理、构建图模型及特征向量计算等关键环节。 使用谱聚类算法对TwoMoons数据集以及SPL字母字样数据进行处理后可以获得较好的结果。
     
  • 线性光谱聚类超像素：线性光谱聚类...
    优质
    线性光谱聚类超像素是一种先进的图像处理技术，通过优化线性光谱解混过程生成高质量、连贯性强的超像素区域，广泛应用于遥感影像分析与目标检测。 该程序演示了以下论文中提出的LSC超像素分割方法： Jiansheng Chen, Zhengqin Li, Bo Huang, Linear Spectral Clustering Superpixel, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26，第7期，第3317-3330页，2017年。 Zhengqin Li, Jiansheng Chen, Superpixel Segmentation using Linear Spectral Clustering，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，2015年6月 该程序可免费用于非商业学术用途。未经作者同意，严禁任何商业用途。 在Matlab下使用命令编译LSC_。