python标准化拉普拉斯矩阵

在Python中标准化拉普拉斯矩阵的计算可以使用scikit-learn库中的graph函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from scipy.sparse import csgraph

2. 构建邻接矩阵：

A = kneighbors_graph(data, n_neighbors=k, mode='connectivity', include_self=False)

其中，data是输入数据，k是邻居的数量。可以根据具体需要自行调整。

3. 计算拉普拉斯矩阵：

L = csgraph.laplacian(A, normed=True)

其中，normed=True表示对拉普拉斯矩阵进行标准化。

完整代码如下：

from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from scipy.sparse import csgraph

# 构建邻接矩阵
A = kneighbors_graph(data, n_neighbors=k, mode='connectivity', include_self=False)

# 计算标准化拉普拉斯矩阵
L = csgraph.laplacian(A, normed=True)