谱聚类和k-means聚类有啥关系

谱聚类和k-means聚类都属于无监督学习中的聚类算法，它们的目标都是将数据集中的点分到不同的类别中。不同之处在于，k-means要求每个数据点向一个簇中归属，而谱聚类则是对数据进行图分割，将图中的点划分为不同的部分。同时，谱聚类可以通过选择不同的相似度矩阵对数据进行预处理，以更好地适应不同的数据分布，而k-means则需要事先确定簇的个数。因此，谱聚类和k-means聚类虽然具有相似的目标，但是它们的方法和应用场景却有很大的不同。