代码验证ncut和谱聚类的系数
W = rand(30); W = W+W';
I = cell(3,1);
I{1} = 1:10; I{2} = 11:20; I{3} = 21:30;
vol = -ones(3,1);
for i = 1 : 3
vol(i) = sum(sum(W(I{i},I{i})));
end
Ncut_value = 0;
for i = 1 : 3
for j = 1 : 3
if j ~= i
Ncut_value = Ncut_value + sum(sum(W(I{i},I{j})))/vol(i);
end
end
end
Ncut_value = Ncut_value/2;
H = zeros(3, 30);
for i = 1 : 3
H(i,I{i}) = 1/sqrt(vol(i));
end
L = diag(sum(W,2))-W;
trace_value = sum(diag(H*L*H'));
disp([Ncut_value, trace_value])
代码验证ncut和谱聚类的系数的更多相关文章
- 用scikit-learn学习谱聚类
在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在s ...
- 谱聚类(spectral clustering)原理总结
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也 ...
- 谱聚类(Spectral Clustring)原理
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也 ...
- 谱聚类(Spectral clustering)(2):NCut
作者:桂. 时间:2017-04-13 21:19:41 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6706400.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦 ...
- 谱聚类(Spectral clustering)分析(1)
作者:桂. 时间:2017-04-13 19:14:48 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702174.html 声明:本文大部分内容来自:刘建平Pi ...
- 谱聚类(Spectral clustering)(1):RatioCut
作者:桂. 时间:2017-04-13 19:14:48 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702174.html 声明:本文大部分内容来自:刘建平Pi ...
- [zz]谱聚类
了凡春秋USTC 谱聚类 http://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=505 最近忙着写文章,好久不写博客了.最近看到一个聚类方法--谱聚类,号称现代聚类方法,看到它简洁的公 ...
- 大数据下多流形聚类分析之谱聚类SC
大数据,人人都说大数据:类似于人人都知道黄晓明跟AB结婚一样,那么什么是大数据?对不起,作为一个本科还没毕业的小白实在是无法回答这个问题.我只知道目前研究的是高维,分布在n远远大于2的欧式空间的数据如 ...
- 【聚类算法】谱聚类(Spectral Clustering)
目录: 1.问题描述 2.问题转化 3.划分准则 4.总结 1.问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图 ...
随机推荐
- 19 01 19 视图 HttpReqeust对象 GET属性 POST属性 HttpResponse对象
---恢复内容开始--- URLconf 义,指定URL和视图函数的对应关系. 在应用内部创建urls.py文件,指定请求地址与视图的对应关系. url(正则,'视图函数名称') 1)如示例在book ...
- 使用Redux管理React数据流要点浅析
在图中,使用Redux管理React数据流的过程如图所示,Store作为唯一的state树,管理所有组件的state.组件所有的行为通过Actions来触发,然后Action更新Store中的stat ...
- Hibernate(八)--session的两种获取方式
openSession getCurrentSession Hibernate有两种方式获得session,分别是: openSession和getCurrentSession他们的区别在于1. 获取 ...
- Vue.js(20)之 封装字母表(是这个名字吗0.0)
HTML结构: <template> <div class="alphabet-container"> <h1>alphabet 组件</ ...
- 关于Wasserstein GAN的一些笔记
这篇笔记基于上一篇<关于GAN的一些笔记>. 1 GAN的缺陷 由于 $P_G$ 和 $P_{data}$ 它们实际上是 high-dim space 中的 low-dim manifol ...
- Android自定义View——实现字母导航栏
1.自定义View实现字母导航栏 2.ListView实现联系人列表 3.字母导航栏滑动事件处理 4.字母导航栏与中间字母的联动 5.字母导航栏与ListView的联动 1.先看主布局,方便后面代码的 ...
- UVA - 1629 Cake slicing(切蛋糕)(dp---记忆化搜索)
题意:有一个n行m列(1<=n, m<=20)的网格蛋糕上有一些樱桃.每次可以用一刀沿着网格线把蛋糕切成两块,并且只能够直切不能拐弯.要求最后每一块蛋糕上恰好有一个樱桃,且切割线总长度最小 ...
- VBA单元格自适应高亮操作
1.单元格所在行和列高亮 第一种方式 Private Sub worksheet_selectionchange(ByVal target As Range) Cells.Interior.Color ...
- Cracking Digital VLSI Verification Interview 第三章
目录 Programming Basics Basic Programming Concepts Object Oriented Programming Concepts UNIX/Linux Pro ...
- 算法应用杂谈-xgboost的偏差
一个小样本的cvr 估计问题中, 考虑用xgboost 模型. 发现结果的估计偏差很大. 仔细研究后, 发现现象: 迭代步数不多, 一般3,5步就停了. 预测的分数偏差很大, 分布不匀. pcoc很大 ...