写一个谱聚类的python代码

以下是一个简单的谱聚类Python代码：

import numpy as np
import scipy.sparse.linalg as sla

def spectral_clustering(adjacency_matrix, num_clusters):
    # 计算拉普拉斯矩阵
    degree_matrix = np.diag(np.sum(adjacency_matrix, axis=1))
    laplacian_matrix = degree_matrix - adjacency_matrix
    # 计算前k个最小特征向量
    num_vertices = adjacency_matrix.shape[0]
    _, eigenvectors = sla.eigsh(laplacian_matrix, k=num_clusters, which='SM')
    # 使用k-means算法聚类特征向量
    from sklearn.cluster import KMeans
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
    kmeans.fit(eigenvectors)
    labels = kmeans.labels_
    return labels

这个代码使用了scikit-learn库中的KMeans算法来实现聚类。在实际的应用中，可能需要根据具体的问题场景进行调整和优化。

相关问题

请用python自创一个数据集写一个谱聚类算法python代码

谱聚类是一种非监督学习技术，它将数据点视为图中节点，并利用节点之间的相似度构建一个图的拉普拉斯矩阵来进行聚类。下面是一个简单的Python代码示例，我们将使用Scipy库中的`spectral_clustering`函数实现谱聚类：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from scipy.sparse.csgraph import laplacian
from sklearn.cluster import SpectralClustering

# 创建一个样本数据集
n_samples, n_features = 50, 10
random_state = 42
X, y_true = make_blobs(n_samples=n_samples, centers=3, random_state=random_state)

# 将数据转换为拉普拉斯矩阵
affinity_matrix = np.dot(X, X.T)  # 邻接矩阵，可以换成其他相似度计算方式（如cosine similarity）
laplacian_matrix = laplacian(affinity_matrix, normed=True)  # 归一化拉普拉斯矩阵

# 定义并运行谱聚类
spectral_clustering_model = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='precomputed')  # 3个聚类中心
labels = spectral_clustering_model.fit_predict(laplacian_matrix)

# 打印预测的标签以及与真实标签的对比
print("Predicted labels:", labels)
print("Accuracy:", np.mean(labels == y_true))

谱聚类 python

谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的聚类算法，它将数据看作是图上的节点，通过计算节点之间的相似度构建图，并将图上的节点划分为不同的聚类。Python中可以使用scikit-learn库中的SpectralClustering类来实现谱聚类。

以下是一个使用SpectralClustering进行谱聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import SpectralClustering
import numpy as np

# 构造数据
X = np.array([[1, 1], [2, 1], [1, 0],
              [4, 7], [3, 5], [3, 6]])

# 构造谱聚类模型
model = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='nearest_neighbors')

# 训练模型并预测结果
labels = model.fit_predict(X)

print(labels)

输出结果为：

[0 0 0 1 1 1]

表示将数据分为了两个聚类。