Matlab交叉检验代码SpectralClustering_RandomBinning(SC_RB)提供了一种简单的方法,利用最新的随机分箱特征来扩展光谱聚类。该代码结合了内核逼近(Random Binning)和特征值/奇异值求解器(PRIMME),适用于处理大规模数据集。详细信息可以在Wu等人的论文中找到:“使用随机分箱特征的可伸缩光谱聚类”(KDD'18)以及IBM Research AI Blog中获取。为了运行此代码,用户需要安装RB、PRIMME和LibSVM工具包,并编译相应的MEX文件以适配Mac、Linux或Windows操作系统。此外,还需下载符合libsvm格式的数据集,将训练和测试数据集合并为一个文件。推荐搜索最佳的超参数sigma,以获得最佳性能。
Matlab代码示例基于随机分箱的光谱聚类算法
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划分型的聚类方法,比如K-Means,其实用起来还蛮顺的。数据维度别太高、差异别太模糊,用起来效果还不错。你只要告诉它你想分几类,它就自己帮你动手分好。
做图像?可以参考下这篇图像相似性评估;搞Python?推荐你看看Python 相似性度量的完整实现,代码清晰,图解直观。
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