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。

相关问题

能换一种方法聚类吗，出来k-means和SpectralClustering聚类方法

当然可以，除了K-Means和谱聚类（Spectral Clustering）之外，还有很多其他的聚类算法可以使用。以下是一些常见的聚类算法：

1. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：该算法将数据点自下而上分层聚类，形成一颗树状结构，可以通过树的结构来解释聚类结果。

2. 密度聚类（Density-Based Clustering）：该算法将密度高的数据点聚在一起，通过密度可达性来划分簇。

3. DBSCAN：基于密度的空间聚类算法，可以发现任意形状的簇，对噪声数据具有较强的鲁棒性。

4. OPTICS：基于DBSCAN算法的改进版本，具有更好的扩展性和鲁棒性。

5. 局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing）：该算法可以高效地处理大规模数据集，适用于高维度数据的聚类。

这些算法都有各自的特点和适用场景，根据需要选择合适的算法进行聚类。

f = [0:SigLen/2-1]/(SigLen/2) * SampFreq/2;

This line of code creates a frequency vector f that ranges from 0 to half of the signal length (SigLen/2-1), normalized by the signal length (SigLen/2), and multiplied by the sampling frequency (SampFreq/2).

In other words, it creates a vector of frequencies that ranges from 0 to half of the sampling frequency, with a resolution determined by the signal length. This frequency vector can be used for various signal processing operations, such as filtering, Fourier transforms, and spectral analysis.