谱聚类示意图

谱聚类是一种基于图论的无监督学习方法，它通过将数据集中的每个样本看作一个顶点，然后计算它们之间的相似性来构建一个相似度矩阵。接下来，使用拉普拉斯矩阵（相似度矩阵减去邻接矩阵）的特征向量对顶点进行聚类。最后，将每个样本分配到与其最相似的簇中。这种聚类方法能够有效地处理高维数据，并且具有较好的可解释性。谱聚类示意图通常展示了数据集中的样本点以及它们之间的相似性关系，帮助人们更好地理解这种方法的工作原理。总之，谱聚类是一种强大的聚类工具，在许多实际应用中都表现出色。