基于Nyström的谱聚类算法

基于Nyström的谱聚类算法是一种常用的谱聚类算法。谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法，将数据集看作图中的节点，通过计算相似度矩阵来构建图，并对图进行谱分解，将得到的特征向量作为输入进行聚类。

基于Nyström的谱聚类算法是在谱聚类算法的基础上进行改进的。它通过使用Nyström采样方法来加速矩阵的计算，从而减少计算量和存储空间的消耗。具体来说，该算法先从原始数据集中随机选择一部分数据点作为样本点，然后通过计算样本点之间的相似度来构建相似度矩阵，并对该矩阵进行谱分解。最后，利用得到的特征向量进行聚类。

与传统的谱聚类算法相比，基于Nyström的谱聚类算法具有以下优点：
1. 计算速度更快：采用Nyström采样方法可以大大减少计算量和存储空间的消耗。
2. 可以处理大规模数据集：由于采用了Nyström采样方法，因此该算法可以处理大规模数据集。
3. 聚类效果更好：实验证明，基于Nyström的谱聚类算法在某些情况下可以获得更好的聚类效果。