基于加 权抽样的谱聚类算法

Question

谁有“Spectral methods in machine learning and new strategies for very large datasets”论文的源码？

Answer 1

引自 讯飞星火
基于加权抽样的谱聚类算法是一种改进的谱聚类算法，它通过在数据点之间引入权重来提高聚类结果的准确性。这种算法的基本思想是：在计算相似度矩阵时，给予不同数据点不同的权重，使得相似的数据点之间的权重更大，从而在聚类过程中更加关注这些相似的数据点。

具体步骤如下：

1. 初始化：选择一个初始点作为聚类的中心，并计算所有数据点到该中心的距离。

2. 分配数据点：根据距离将每个数据点分配给最近的聚类中心，形成一个簇。

3. 更新权重：计算每个簇内数据点之间的相似度，并根据相似度更新权重。相似度越高的数据点，其权重越大。

4. 重新分配数据点：根据新的权重重新分配数据点到最近的聚类中心。

5. 合并或分裂簇：如果某个簇内的相似度低于阈值，则将其分裂为两个簇；如果两个簇的相似度高于阈值，则将它们合并为一个簇。

6. 迭代优化：重复步骤2-5，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或聚类结果收敛）。

基于加权抽样的谱聚类算法的优点：

1. 能够更好地处理不平衡数据集，提高聚类结果的准确性。

2. 可以通过调整权重参数来平衡聚类效果和计算复杂度。

3. 可以应用于各种类型的数据，如图像、文本等。