为什么谱聚类做完还要做k近邻聚类

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，主要通过构建数据样本的相似度矩阵，并将其转换为拉普拉斯矩阵来实现。谱聚类的优点是可以处理非球形分布的数据，但它也存在一些缺点，比如对于噪声数据不够鲁棒，对于高维数据计算量大等。

而K近邻聚类则是一种基于密度的聚类算法，主要是通过计算每个样本点的k个最近邻点，来确定每个样本点所属的密度区域，并将密度区域相邻的样本点划分为同一类别。K近邻聚类的优点是对于噪声数据有较好的鲁棒性，对于高维数据计算量相对较小。

因此，在实际应用中，我们可以将谱聚类和K近邻聚类相结合，先使用谱聚类对数据进行粗略的聚类，再使用K近邻聚类对谱聚类的结果进行修正和细化，以得到更加准确的聚类结果。