sclust谱聚类r代码
时间: 2024-01-12 09:05:10 浏览: 22
以下是使用R语言实现谱聚类的代码示例:
```
library(igraph)
# 生成相似度矩阵
similarity_matrix <- function(data, sigma) {
n <- nrow(data)
W <- matrix(0, n, n)
for (i in 1:n) {
for (j in 1:n) {
W[i, j] <- exp(-sum((data[i, ] - data[j, ]) ^ 2) / (2 * sigma ^ 2))
}
}
return(W)
}
# 计算拉普拉斯矩阵
laplacian_matrix <- function(W) {
D <- diag(rowSums(W))
L <- D - W
return(L)
}
# 谱聚类
spectral_clustering <- function(data, k, sigma) {
W <- similarity_matrix(data, sigma)
L <- laplacian_matrix(W)
eigen_values <- eigen(L)$values
eigen_vectors <- eigen(L)$vectors[, 1:k]
Y <- matrix(0, nrow(data), k)
for (i in 1:k) {
Y[, i] <- eigen_vectors[, i] / sqrt(sum(eigen_vectors[, i] ^ 2))
}
clusters <- cutree(cluster_walktrap(graph_from_adjacency_matrix(W)))
return(list(clusters=clusters, eigenvalues=eigen_values, eigenvectors=eigen_vectors))
}
# 示例
data <- matrix(rnorm(200), ncol=2)
result <- spectral_clustering(data, 2, 0.5)
plot(data, col=result$clusters)
```
在此示例代码中,`similarity_matrix` 函数用于生成相似度矩阵,`laplacian_matrix` 函数用于计算拉普拉斯矩阵,`spectral_clustering` 函数实现谱聚类算法。最后,将生成的数据进行可视化,其中不同颜色的点表示不同的聚类。