图聚类中，对角线元素为1，对称矩阵，各元素大于0，小于1的矩阵，但是不稀疏的矩阵是什么矩阵

这种矩阵通常称为相似度矩阵（similarity matrix），因为它描述的是每个节点（或样本）之间的相似度，其中对角线元素表示每个节点与自身的相似度为1。相似度矩阵是图聚类算法中常用的一种输入数据类型，用于描述节点之间的相似性关系。与距离矩阵不同，相似度矩阵的元素值通常在[0,1]之间，且是对称的，因为相似度具有对称性。另外，相似度矩阵通常不是稀疏矩阵，因为每个节点都需要和其他节点计算相似度。

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图聚类中，对角线上元素为1的是什么矩阵

在图聚类中，对角线上元素为1的矩阵通常是指相似度矩阵的一个变体，即归一化后的 Laplacian 矩阵。这个矩阵通常被称为“归一化 Laplacian 矩阵”或“对称归一化 Laplacian 矩阵”。

对于一个无向图，其相似度矩阵为 $W$，度矩阵为 $D$，邻接矩阵为 $A$（即 $A_{ij}=1$ 表示节点 $i$ 和节点 $j$ 之间有边，否则 $A_{ij}=0$），则归一化 Laplacian 矩阵 $L$ 的定义如下：

$$
L = I - D^{-1/2}WD^{-1/2}
$$

其中，$I$ 是单位矩阵。相似度矩阵 $W$ 通常是一个对称矩阵，对角线上的元素为零，而度矩阵 $D$ 是一个对角线矩阵，其对角线元素为节点的度数。归一化 Laplacian 矩阵 $L$ 也是一个对称矩阵，其对角线元素均为 1。

归一化 Laplacian 矩阵在图聚类中非常重要，因为它可以用于控制聚类的结果。在使用归一化 Laplacian 矩阵进行聚类时，通常需要对其进行特征值分解，然后选取前 $k$ 个特征向量作为聚类的结果。选取的特征向量可以反映出图的结构信息，从而得到更好的聚类结果。

图聚类中为什么要将距离矩阵变成对角线变为1，元素值不超过1的矩阵

将距离矩阵进行对角线变为1，元素值不超过1的操作可以使得距离矩阵成为一个相似度矩阵，满足相似度矩阵的三个性质：

1. 非负性：相似度矩阵中的所有元素都是非负数。
2. 对称性：相似度矩阵中的任意元素 s(i,j) = s(j,i)。
3. 单位性：相似度矩阵中的对角线元素 s(i,i) = 1。

满足相似度矩阵的三个性质，有利于后续的聚类分析。例如，对于聚类算法中的单链接聚类，相似度矩阵中的元素可以表示样本之间的相似度，从而可以通过最小化相似度矩阵中的元素来实现聚类。此外，对于一些聚类算法，如谱聚类，相似度矩阵中的元素还可以表示样本之间的连接强度，进一步优化聚类效果。