谱聚类算法

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。

这款软件是基于DSC子空间聚类算法[arXiv:1706.03860]，专为人脸聚类问题设计。软件采用Extended Yale B数据集，包含38个个体在正面视图和不同照明条件下的64张图像。使用此代码时，请引用以下论文：[arXiv:1706.03860]和[arXiv:1512.00907]。代码提供了算法的表达性实现，供教育目的使用。如果需要测量DSC算法的复杂性或运行时间，请选择更有效的实现方式。选定的参数可能不是最佳选择，但在实验中表现良好。DSC迭代求解器对某些变量使用随机初始化。特此致谢：Niclas Borlin (niclas@cs.umu.se)。

使用Matlab编写了K均值和谱聚类算法的基本实现。数据集包含300个二维坐标点，用于分类和分析比较两种算法的效果和性能。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。

利用Matlab实现了基于SAR图像灰度特征的谱聚类算法，首先通过Harr小波处理图像，然后应用谱聚类算法进行精确分割。

利用DBSCAN聚类算法实现的核心思想是：遍历所有未访问点，若为核心点则建立新簇，并遍历其邻域所有点（点集A），扩展簇。若簇内点为核心点，则将其邻域所有点加入点集A，并从点集移除已访问点。持续此过程，直至所有点被访问。

利用多种数据挖掘算法解决聚类问题，并提供可选的聚类方式，为数据挖掘学习者提供参考。