谱聚类算法的matlab代码

谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的聚类算法，它可以将数据划分成不同的类别，并且可以解决非线性问题。下面是一个简单的谱聚类的MATLAB代码示例：

% 载入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;

% 构造相似度矩阵
sigma = 1;
W = exp(-pdist2(X,X).^2/(2*sigma^2));

% 计算度矩阵和拉普拉斯矩阵
D = diag(sum(W));
L = D - W;

% 计算特征值和特征向量
[vec,val] = eig(L);

% 取出最小的k个特征向量
k = 3;
[~, idx] = sort(diag(val));
vec = vec(:,idx(1:k));

% 归一化特征向量
for i = 1:k
    vec(:,i) = vec(:,i)/norm(vec(:,i));
end

% K-means聚类
idx = kmeans(vec,k);

% 可视化结果
figure;
scatter(X(:,1),X(:,2),20,idx,'filled');

这个代码示例中，首先将数据载入，并且根据高斯核函数构造相似度矩阵。然后计算度矩阵和拉普拉斯矩阵，并且求出它们的特征值和特征向量。接着取出最小的k个特征向量，并且进行归一化。最后使用K-means聚类算法对归一化后的特征向量进行聚类，并且将聚类结果可视化出来。