本篇教程探讨了大数据技术 谱聚类综述，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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聚类
　　在了解谱聚类之前，首先需要知道聚类，聚类通俗的讲就是将一大堆没有标签的数据根据相似度分为很多簇（就是一坨坨的），将相似的聚成一坨，不相似的再聚成其他很多坨。一般的聚类算法存在的问题是k值的选择（就是簇的数量事先不知道），相似性的度量（如何判断两个样本点是否相似），如何不陷入局部最优等问题，流行的算法有k-means等一系列算法。
 
谱聚类
　　顾名思义就是一种聚类算法，这个谱字应该指的就是谱图的意思，简单的来讲就是将聚类问题转化为图的分割问题，将图中相似的点聚在一起，但是这个图是从哪里来的呢？？？这就涉及到谱聚类的步骤了，以下是各种谱聚类算法的通俗框架。
　　输入：相似性矩阵S，簇的数量k
　　k值只能靠猜测了。
　　这个相似性矩阵怎么得到呢？
　　假设有一堆数据x1，x2，，，xn，sij = s（xi，xj），至于这个相似性度量函数s就有很多种选取方法了，最简单的就是欧氏距离了，然后就构造出了一个相似性矩阵S = （sij）i，j = 1....n

根据邻接矩阵S构造出一个有权无向图
有了图就可以计算图的Laplacian L（拉普拉斯矩阵）
再算出L的前k个特征向量 v1,.....vk
将特征向量作为列向量构造出特征空间V
再对V的行用k-means聚类出簇C1,.....Cn

　　输出：簇
　　算法可修改之处：

比如相似图的构造就有knn图，全连接图，ε-neighborhood图

Laplacian矩阵也分为规范Laplacian和非规范Laplacian，其中非规范Laplacian也有两种。
规范Laplacian L = D - W，D为节点的度矩阵，W为节点的权重矩阵
非规范Laplacian
　　　Lsym = D-1/2LD-1/2 = I - D-1/2WD-1/2
　　　Lrw = D-1L = I - D-1W

特征向量的选择，v不一定是L的特征向量，选择出的向量也不一定为前k个

 
谱聚类的引出
　　看到这里是不是觉得一切都那么的自然，但是这个东东为啥能被人想出来呢？？？
　　最根本的原因在于图的最优分割问题是一个NP难的问题，在得到一个基于样本相似度的无向加权图G=（V，E)之后，可以有很多种基于图论的方法来切割G，使得子图的内部相似度最大，子图间的相似度最小，切割的方法也有很多种，比如Ncut，Rcut，Avcut等多种切割方法，一般用来切割k=2的问题效果还不错，但涉及到多路规范切割(k>2)的时候，优化问题就难以解决了。
　　各种切割方法的解释详见下述论文。
 
谱聚类的优势
　　只要保证相似性图的稀疏，谱聚类对于大数据量的样本效率就会很高。
　　而且谱聚类的求解不涉及到凸优化问题。
谱聚类的缺点
　　缺点很明显k值只能靠猜测
　　
   

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