spectral embedding and spectral rotation
时间: 2023-11-10 22:07:37 浏览: 56
以下是关于spectral embedding和spectral rotation的介绍:
1. Spectral Embedding(谱嵌入)
Spectral Embedding是一种将数据集映射到低维空间的技术,它可以用于聚类、可视化和降维等任务。该方法基于谱聚类算法,通过计算数据集的拉普拉斯矩阵的特征向量来实现。具体来说,它将数据集表示为一个图,其中每个数据点表示为图中的一个节点,节点之间的边表示它们之间的相似度。然后,通过计算拉普拉斯矩阵的特征向量,将数据集映射到低维空间中,使得在该空间中相似的数据点距离更近。
2. Spectral Rotation(谱旋转)
Spectral Rotation是一种优化算法,用于将实值聚类指示矩阵F*转换为二进制矩阵Y。该算法的目标是最小化F*和Y之间的差异,同时保持Y的列之间的相似度。具体来说,它通过最大化Y的列之间的余弦相似度来实现。该算法可以用于谱聚类中,以提高聚类的准确性。
相关问题
spectral embedding
谱嵌入,是一种基于图论和线性代数的数据降维方法,它将数据投影到低维空间中,以更好地展示和分析数据。该方法使用了数据的相似矩阵的特征向量,并通过将特征向量按其对应的特征值从大到小排列来进行降维。谱嵌入在图像分割、聚类和分类等许多领域都得到广泛的应用。
Graph is not fully connected, spectral embedding may not work as expected.
这个警告通常出现在使用谱嵌入算法对非完全连通图进行降维时。谱嵌入算法是一种基于图论的降维算法,它通过对图的拉普拉斯矩阵进行特征值分解来获取低维向量表示。然而,如果图不是完全连通的,即存在孤立节点或者存在多个不相连的子图,那么谱嵌入算法可能无法捕捉到图的全局结构,从而导致嵌入结果不准确。
如果你得到了这个警告并且你的图确实不是完全连通的,那么你可以考虑使用其他的降维算法,比如 t-SNE,UMAP 等。此外,你也可以尝试对非连通子图分别进行降维,然后再将结果合并起来,这样可以获得更全局的结构信息。