谱聚类算法算法步骤

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谱聚类算法是一种创新的将数据集分析转化为图论问题的方法。在这个框架中，数据集中的每个对象被视作图的顶点V，顶点间的相似度被量化为边E的权值，从而形成一个无向加权图G(V, E)。目标是将图分割成具有高内部相似度和低相互相似度的子图，本质上是图的划分任务。

尽管具体的谱聚类算法可以根据不同的准则函数和谱映射策略有所差异，但其基本步骤可以总结为以下三点：

首先，构建一个表示对象集相似性的矩阵W，它反映了对象间的相似程度。
其次，计算相似度矩阵或拉普拉斯矩阵的前k个特征值和对应的特征向量，这些特征向量将数据映射到一个新的特征向量空间。
最后，利用K-means或其他经典聚类算法对特征向量空间中的特征向量进行分组，形成最终的聚类结果。

值得注意的是，每个算法的具体实现会根据选择的划分准则和计算相似度的方法有所不同，但它们都遵循图划分问题的连续放松核心思想。