python谱聚类低秩逼近

谱聚类低秩逼近是一种用于降维的谱聚类方法，它通过将数据投影到低秩空间来实现聚类。具体而言，谱聚类低秩逼近是在进行谱聚类时，将相关性图的拉普拉斯矩阵进行低秩逼近，然后再进行聚类。这样可以减少数据的维度，并且能够更好地保留数据的内在结构。

在Python中，可以使用scikit-learn库的SpectralClustering类来进行谱聚类低秩逼近。下面是一个示例代码：

from sklearn.cluster import SpectralClustering
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 1], [2, 1], [1, 0], [4, 7], [3, 5], [3, 6]])

# 进行谱聚类低秩逼近
clustering = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='nearest_neighbors', assign_labels='kmeans', n_neighbors=2).fit(X)

# 输出聚类结果
clustering.labels_

以上代码中，构造了一个二维数据X，然后使用SpectralClustering类进行谱聚类低秩逼近，设置聚类数为2。最后通过`clustering.labels_`可以获取到每个样本所属的聚类标签。

相关问题

python 谱聚类中心

谱聚类是一种基于图论的聚类方法，利用样本集中各个样本点之间的相似度构建相似度矩阵，再通过对矩阵进行特征分解以及对特征向量的聚类来实现样本的聚类。在Python中，谱聚类的实现可以使用scikit-learn库中的SpectralClustering类来完成。

SpectralClustering类主要有三个重要参数需要设置，分别是n_clusters、affinity和assign_labels。其中，n_clusters表示期望的聚类簇数，affinity可以设置相似度矩阵的计算方式，如rbf、nearest_neighbors等，assign_labels表示对特征向量的聚类方法，如kmeans、discretize等。

在使用SpectralClustering类进行谱聚类时，中心点的选取部分会影响到聚类的质量。通常情况下，中心点选取的方法有两种，一种是利用谱聚类特征向量中的前几个主成分作为中心点，另一种是直接选取聚类结果中的类别重心点作为中心点。这两种方法的效果在实际应用中并没有明显的优劣之分，需要通过实验对比来确定最好的选取方法。

综上所述，Python中的谱聚类中心可以利用SpectralClustering类中的参数和选取方法来确定，进而完成样本的聚类过程。

python实现谱聚类

Python中实现谱聚类的一种方法是使用scikit-learn库。下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.cluster import SpectralClustering
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 1], [2, 1], [1, 0], [4, 7], [3, 5], [3, 6]])

# 构造谱聚类模型
spectral = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='nearest_neighbors', assign_labels='kmeans')

# 训练并预测
labels = spectral.fit_predict(X)

# 打印结果
print(labels)

在上面的代码中，我们首先使用numpy库构造了一个包含6个数据点的数据集。然后，我们使用SpectralClustering类构造了一个谱聚类模型，其中参数n_clusters指定聚类的数量，affinity指定相似性矩阵的计算方法，assign_labels指定标签分配的方法。最后，我们使用fit_predict方法对数据进行训练并进行聚类，并打印出了聚类结果。

需要注意的是，数据集的维度较高时，谱聚类算法可能会变得不稳定。在这种情况下，可以使用降维算法（例如主成分分析）来减少数据集的维度。