谱聚类算法的典型的算法 根据谱聚类算法所使用的划分准则，可以把算法分为二路谱聚类算法和多路谱聚类算法，前者使用2-way划分准则而后者使用k-way划分准则。PF算法。Perona和Freeman提出用相似度矩阵W最大特征值所对应的特征向量进行聚类指出对于块对角相似矩阵，特征向量中非零值对应的点属于同一类，零值对应的点属于另外一类。SM算法。Meli？指出Ncut和MNcut的差异之处仅在于所使用的谱映射不同。多路规范割集准则在实际应用中合理有效，但其优化问题通常难以解决。Shi和Malik认为第二小特征值对应的特征向量，即Fiedler向量包含了图的划分信息，根据启发式规则在此向量中寻找划分点i使在该点上得到的Ncut(A，B)值最小，最后把向量中的值与Ncut准则函数的最小值进行比较，大于等于该值的点划分为一类，小于该值的点则划分到另外一类。SLH算法。SLH重定位算法计算相似度矩阵W的前k个特征向量，参数k需要事先指定。KVV算法。根据启发式规则在Fiedler向量中寻找划分点i使在该点上得到的Rcut(A，B)值最小的划分点，与SM算法相似；不同之处仅在于SM算法是寻找使Ncut(A，B)值最小的划分点。虽然在实际问题中KVV算法存在运行速度相对较慢的缺陷，但是算法减少了过分割的可能性。Mcut算法。Ding根据。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚…
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
