谱聚类算法计算公式
谱聚类（Spectral Clustering）算法的计算公式如下： 1. 构建相似度矩阵W，一般选择高斯核函数计算样本点之间的相似度，公式如下：
Wi,j=e−xi−xj222
其中，xi和xj分别表示第i个和第j个样本点，为高斯核函数的参数。
2. 构建拉普拉斯矩阵L，一般有两种方式： (1) 随机游走型拉普拉斯矩阵，公式如下：
L=DWD
−12−12其中，D为度矩阵，其对角线元素为每个样本点的度。 (2) 对称型拉普拉斯矩阵，公式如下：
L=D−W
其中，D和W分别为度矩阵和相似度矩阵。
3. 对拉普拉斯矩阵L进行特征分解，得到L的特征向量矩阵U。
4. 对特征向量矩阵U进行k-means聚类或者谱聚类，将样本点划分到k个簇中。
谱聚类算法的主要思想是将原始数据映射到低维空间中，从而实现聚类。该算法具有较好的性能，并且可以处理非球形簇和噪声数据。
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