C谱聚类支持大量文本聚类

分段和聚类 这是分段和聚类

fcm是模糊c均值聚类算法，确定聚类中心以后，通过循环迭代

聚类集成中的关键问题是如何根据不同的聚类器组合为最终的更好的聚类结果. 本文引入谱聚类思想解决文本聚类<br />集成问题, 然而谱聚类算法需要计算大规模矩阵的特征值分解问

在NJW的基础上进行改进，本文提出了基于熵排序的方法选择K个特征向量，来优化谱聚类的算法。

以谱聚类算法为理论基础，对图的分割问题构造合适的相似度矩阵。构造四种相似度矩阵，并进行实验分析。试验结果表明，好的相似度矩阵对图的分割是非常有效地。

最近几年，谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用。与传统的聚类方法比较，它具有能在任意形状的样本空间上聚类，切收敛于全局最优解的优点。

使用谱聚类算法对matlab产生的随机数据点进行分类，共有三个案例，每个案例都可以直接运行

该论文详细介绍了谱聚类的原理、实现算法以及算法分析。

纠错输出代码(ECOC)是解决多类问题的强大框架。有效地找到具有最大类别区分度的最佳分区是提高其性能的关键。在本文中,我们提出了另一种有效的方法来获得在类空间中具有区别性的分区。所提出方法的主要思想是

光谱聚类已成为近年来最流行的聚类方法之一。 但是,其高计算复杂性使其无法应用于大规模数据集。 为了解决这种复杂性,已经提出了近似的频谱聚类方法。 在这些方法中,可通过使用近似技术(例如Nyström方