文件名称：clustering:用于在C ++中执行频谱聚类的库
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 23:05:20
C++
库集群 这是L. Zelnik-Manor和P. Perona编写的MATLAB代码的C ++端口， 。 自调谐谱聚类会自动找到亲和矩阵的理想簇数。 建造 您将需要Eigen2库（libeigen2-devel）和CMake（仅在Linux下进行测试）。 $ mkdir build $ cd build $ cmake ../ $ make 概述 光谱聚类的名称是根据图的光谱分析得出的，这就是数据的表示方式。 最初要聚类的每个对象都可以表示为n维数值矢量，但是还必须有一些方法可以在每个对象之间执行比较，并将此比较表示为标量。 所有对象与所有其他对象的n×n比较形成亲和矩阵，可以直观地认为它是底层无向，加权和全连接图的粗略表示，其边表示每个对象之间的相对关系或亲和力。对原始数据中的对象。 然后将此亲和力矩阵分解为其特征向量，形成一个矩阵，其中每一列都是一个特征向量。 使用K均值，此
【文件预览】：
clustering-master
----example()
--------FindEigen2.cmake(332B)
--------example.cpp(2KB)
--------CMakeLists.txt(619B)
----LICENSE(820B)
----.gitignore(133B)
----lib()
--------Kmeans.cpp(4KB)
--------SpectralClustering.cpp(2KB)
--------FindEigen2.cmake(332B)
--------Kmeans.h(644B)
--------Evrot.h(1KB)
--------ClusterRotate.cpp(2KB)
--------CMakeLists.txt(1KB)
--------SpectralClustering.h(1KB)
--------ClusterRotate.h(481B)
--------Evrot.cpp(6KB)
----README.md(2KB)