谱聚类算法python代码

以下是Python中的谱聚类算法代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from sklearn.cluster import SpectralClustering

# Generate sample data
X = np.array([[1, 1], [2, 1], [1, 0],
              [4, 7], [3, 5], [3, 6]])

# Compute affinity matrix using k-nearest neighbors graph
affinity_matrix = kneighbors_graph(X, n_neighbors=3, mode='connectivity')

# Cluster using Spectral Clustering
spectral_clustering = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='precomputed')
spectral_clustering.fit(affinity_matrix)

# Print cluster labels
print(spectral_clustering.labels_)

在这个例子中，我们首先生成了一个样本数据集，然后使用 `kneighbors_graph` 函数计算相似矩阵，该函数基于k-近邻图计算相似度。然后，我们使用 `SpectralClustering` 类进行聚类，该类是基于谱聚类的实现。最后，我们打印了聚类标签。