请自创数据集写一个谱聚类算法MATLAB代码

谱聚类是一种无监督学习技术，它利用图论中的谱理论来对数据进行聚类。这里是一个简单的谱聚类算法的MATLAB代码示例，假设我们有一个用户评分矩阵作为输入数据：

% 导入数据集 (例如用户-物品评分矩阵)
data = load('ratings_matrix.mat'); % 替换为你的数据文件名

% 创建相似度矩阵 (通常用皮尔逊相关系数或其他距离衡量)
similarity = corrcoef(data); % 对角线元素设为0，因为不能和自己相似

% 构建拉普拉斯矩阵 (L = D - W)
D = diag(sum(similarity, 2)); % 计算每个节点的度
W = similarity; % 权重矩阵
laplacian = D - W;

% 计算拉普拉斯矩阵特征值和特征向量
[~, eigenvectors] = eigs(laplacian, numClusters, 'smallest');

% 将特征向量作为新的坐标进行聚类
cluster_labels = kmeans(eigenvectors, numClusters);

% 输出聚类结果
disp('Cluster labels:');
disp(cluster_labels);

在这个例子中，`numClusters`是你希望得到的聚类数。注意实际应用中可能需要调整参数，并对数据预处理以便更好地适应谱聚类。

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请用matlab自创一个数据集写一个谱聚类算法matlab代码

谱聚类是一种非监督学习方法，它利用图论中的拉普拉斯矩阵对数据进行聚类。在MATLAB中，你可以通过以下几个步骤创建一个简单的谱聚类算法：

% 导入所需库
addpath('toolbox/GraphTheory'); % 假设已经安装了GraphTheory工具箱

% 创建一个随机数据集 (假设我们有50个样本，每个样本10维)
data = randn(50, 10); % 生成随机二维数组作为特征向量

% 计算样本之间的相似度，这里使用皮尔逊相关系数作为相似度指标
similarity_matrix = pdist(data, 'cosine');

% 构建相似度矩阵到完全连接图的邻接矩阵
adjacency_matrix = squareform(similarity_matrix);

% 使用Wishart分布初始化图形拉普拉斯矩阵
graph = graph laplacian(adjacency_matrix, 'symmetric');

% 设置聚类数
num_clusters = 3;

% 谱聚类
[cluster_labels, affinity_matrix] = spectralClustering(graph, num_clusters);

% 可视化结果
imagesc(reshape(cluster_labels, [], 1));
colormap(jet(num_clusters)); % 绘制聚类结果热力图

%

写一个自创数据集的光谱聚类的一个简单的matlab代码

创建一个自创数据集并进行光谱聚类（Spectral Clustering）在MATLAB中通常涉及以下步骤。这里是一个非常基础的例子，假设我们有一个二维的数据集，并且我们知道它的簇数：

% 自创数据集示例，假设有两个簇
data = [rand(50, 2); rand(50, 2) + 2]; % 生成两个正态分布的数据簇

% 添加一些噪声
data = data + 0.1 * randn(size(data));

% 计算数据的共辄矩阵 (通常用于表示相似性)
distance_matrix = pdist(data, 'euclidean'); % 欧氏距离
connectivity_matrix = squareform(distance_matrix); % 转换为邻接矩阵形式
connectivity_matrix = exp(-connectivity_matrix / distance_matrix(max(distance_matrix))) .* (distance_matrix < 0.5); % 高斯核函数，模拟权重

% 构建拉普拉斯矩阵
laplacian_matrix = D - connectivity_matrix; % 其中D是对角元素为row sums的连接矩阵

% 对Laplacian矩阵进行特征分解
[~, eigenvalues, eigenvectors] = eigs(laplacian_matrix, num_clusters, 'LA', 'SM');

% 根据特征值对数据点进行排序
order = sortrows(eigenvectors, end:-1:2);

% 将数据映射到新的低维空间
embedding = order(:, 1:end-1); % 取掉最后一个维度，因为我们已经有了类别信息

% 使用K-means或其他聚类算法在新空间上分簇
cluster_labels = kmeans(embedding, num_clusters);

% 输出聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), [], cluster_labels);
xlabel('Dimension 1');
ylabel('Dimension 2');
title('Spectral Clustering Result');

%