function F = SpectralClustering(Z,para) % Spectral Clustering % Input: % Z -instance-to-anchor similarity matrix % S -instance-to-instance similarity matrix % para -some parameters as follows % para.type-type of used spectral clustering % 'regular': regular spectral clustering (default) % 'fastSVD': fast version by SVD on A=Z*Lambda^(-1/2) % 'fastEIG': fast version by eigen decomposition on R=A'*A % para.c -number of clusters % para.k -number of nearest anchors for computing similarities % Output: % Label -cluster labels by spectral clustering if strcmpi(para.type, 'fastSVD') A = Z*diag(1./sqrt(sum(Z,1))); [F,~,~] = svd(A); if size(F,2) > para.c F = F(:,1:para.c); end elseif strcmpi(para.type, 'fastEIG') A = Z*diag(1./sqrt(sum(Z,1))); [B, Theta] = eigs(A'*A, para.c, 'LM'); % LM: Largest Magnitude F = A*B*Theta^(-0.5); else S = Z*diag(1./sum(Z,1))*Z'; S = 0.5*(S+S'); % symmetric part S = full(max(S,S')); % just to guarantee symmetry, can comment out L = diag(sum(S,2)) - S; L = full(max(L,L')); % just to guarantee symmetry, can comment out [F, ~] = eigs(L, para.c, 'SM'); % SM: Smallest Magnitude end

这是一个谱聚类算法的实现代码，输入为一个实例到锚点的相似度矩阵 Z，参数 para 包括聚类类型、聚类数目和计算相似度时用到的最近锚点数目等。输出为聚类标签 Label。其中 para.type 可选 'regular'、'fastSVD' 和 'fastEIG' 三种谱聚类方法，分别是标准谱聚类、基于SVD的快速谱聚类和基于特征值分解的快速谱聚类。

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import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，存在这个错误是由于数据中存在复数，而该算法不支持处理复数数据造成的，如何解决

这个错误可能是由于特征向量矩阵中存在复数，而谱聚类算法不支持处理复数数据导致的。你可以尝试使用其他谱聚类算法，如基于KMeans的谱聚类算法，或者对特征向量矩阵进行实部取值操作来避免这个问题。具体方法可以参考以下步骤：

1. 实部取值：将特征向量矩阵中的复数部分去掉，只保留实数部分。

2. 使用基于KMeans的谱聚类算法：使用sklearn.cluster中的KMeans类进行谱聚类，将特征向量矩阵作为输入数据进行聚类。

你可以先尝试实部取值操作，如果还存在问题，再考虑使用基于KMeans的谱聚类算法。

解释% 以下是生成多个视图的数据，共有3个数据集，每个数据集有2个特征data1 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];data2 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];data3 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];% 以下是计算每个数据集的相似度矩阵similarity_matrix_1 = pdist(data1);similarity_matrix_2 = pdist(data2);similarity_matrix_3 = pdist(data3);% 以下是计算每个相似度矩阵的权重矩阵W1 = squareform(similarity_matrix_1);W1(W1 < median(W1(:))) = 0;W1(W1 > 0) = 1;W2 = squareform(similarity_matrix_2);W2(W2 < median(W2(:))) = 0;W2(W2 > 0) = 1;W3 = squareform(similarity_matrix_3);W3(W3 < median(W3(:))) = 0;W3(W3 > 0) = 1;% 以下是合并权重矩阵W = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);W(:,:,1) = W1;W(:,:,2) = W2;W(:,:,3) = W3;% 以下是计算Laplacian矩阵L = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);for i = 1:3 D = diag(sum(W(:,:,i),2)); L(:,:,i) = D - W(:,:,i);end% 以下是计算多视图相似度矩阵S = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);for i = 1:3 S(:,:,i) = inv(eye(size(W1,1)) + L(:,:,i));end% 以下是计算多视图相似度矩阵的加权平均S_mean = mean(S,3);% 以下是对多视图相似度矩阵进行谱聚类[U,~] = eigs(S_mean,2,'LM');idx = kmeans(U,2);% 以下是绘制聚类结果figure;scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(1:5),'filled');hold on;scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(6:10),'filled');scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(11:15),'filled');scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(16:20),'filled');scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(21:25),'filled');scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(26:30),'filled');title('Multi-view Spectral Clustering');

这段代码实现了基于多视图相似度矩阵的谱聚类算法。首先，生成了三个数据集，每个数据集有两个特征。然后，分别计算了每个数据集的相似度矩阵，并根据中位数对相似度矩阵进行了二值化处理，得到了三个权重矩阵。接着，将三个权重矩阵合并成一个三维数组，计算出每个数据集的Laplacian矩阵，并通过多视图相似度矩阵的加权平均得到一个总的多视图相似度矩阵。最后，对多视图相似度矩阵进行谱聚类，并将聚类结果可视化。