sclust谱聚类代码
时间: 2023-07-09 14:21:51 浏览: 53
以下是一个使用 sclust 包进行谱聚类的示例代码:
```R
# 导入 sclust 包
library(sclust)
# 构造一个数据集
data <- matrix(rnorm(100*10), nrow=100)
# 计算样本之间的欧几里得距离
dist_mat <- dist(data, method="euclidean")
# 计算相似度矩阵
sim_mat <- exp(-as.matrix(dist_mat)^2/2)
# 对相似度矩阵进行归一化,得到拉普拉斯矩阵
lap_mat <- laplacianMatrix(sim_mat, normalize=TRUE)
# 对拉普拉斯矩阵进行特征分解,得到特征值和特征向量
eigen_res <- eigen(lap_mat)
# 选取前 k 个特征向量,将它们组成一个新的矩阵
k <- 3
feature_mat <- eigen_res$vectors[, 1:k]
# 对特征向量进行聚类,使用 K-Means 算法
kmeans_res <- kmeans(feature_mat, centers=3)
# 输出聚类结果
cat("Cluster labels:\n")
cat(kmeans_res$cluster)
```
该代码首先构造了一个 100 行 10 列的随机数据集,然后计算样本之间的欧几里得距离,并将距离矩阵转化为相似度矩阵。接着,将相似度矩阵归一化,得到拉普拉斯矩阵,并使用 eigen 函数对拉普拉斯矩阵进行特征分解,得到特征向量和特征值。然后选取前 3 个特征向量,将它们组成一个新的矩阵,并使用 K-Means 算法对特征向量进行聚类,得到聚类结果。最后输出聚类标签。
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