如何在相似度矩阵上聚类 在相似度矩阵上聚2113类的方法如下：对于P-1AP=B设A，B和C是任意同阶方5261阵，则有：1、反身性：4102A~A。两者的秩1653相等；2、对称性：若A~B，则 B~A。两者的行列式值相等；3、传递性：若A~B，B~C，则A~C。两者的迹数相等；4、若A~B，则r(A)=r(B)，A|=|B|tr（A）=tr（B）。两者拥有同样的特征值，尽管相应的特征向量一般不同；5、若A~B，且A可逆，则B也可逆，且B~A。两者拥有同样的特征多项式；6、若A~B，则A与B。两者拥有同样的初等因子。7、若A与对角矩阵相似，则称A为可对角化矩阵，若n阶方阵A有n个线性无关的特征向量，则称A为单纯矩阵。8、相似矩阵具有相同的可逆性，当它们可逆时，则它们的逆矩阵也相似。扩展资料：定理n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件为矩阵A有n个线性无关的特征向量。求出的特征向量恰好为矩阵的各个线性无关的特征向量。若n阶矩阵A有n个相异的特征值，则A与对角矩阵相似。若n阶矩阵A有n个相异的特征值，则A与对角矩阵相似。对于n阶方阵A，若存在可逆矩阵P，使其为对角阵，则称方阵A可对角化。n阶矩阵A可对角化的充要条件是对应于A的每个特征值的线性无关的特征向量的个数恰好等于该特征值的重数，即设是矩阵A的重特征值。对。
Python怎么构建文本矩阵并聚类 可能我很快回答不了你的问题。还需要细细回味一下。但是我觉得你的问题是一个比较明显的短文本聚类问题，这个问题应该在国际上都是比较难的吧。如果还涉及到中文，中文的相关处理又不能照抄英文短文本聚类的方法，相关资料更加少了。我倒是建议你 多看一些短文本聚类相关的文章。问题一：技术上python矩阵表示的话：你可以使用python包，如下：from numpy import matrixA=matrix([[1，2，3]，[11，12，13]，[21，22，23]])这样你需要额外规定化：行i表示文档编号i的文档，列j表示词j出现次数，A[i][j]表示在文档i中词j的出现频率或者如同那篇文章所说的采用dict表示法：A=[{'额外'：1}，{'每天'：1，'回帖'：1}，.]表示整个文档集合。问题二：如同这样的问题本质一样，短文本聚类是否还适合传统的分词，去除副词.等处理步骤，如何选择合适的模型来表示这类问题，我觉得你还是参考一些这方面的文章，最好中文的。比如现在很火的微博，也会有好多的人尝试对其中成干上万评论进行聚类。很多进行二类或者三类聚类/分类：中立-反对。论坛的评论应该很早以前就有研究聚类/分类.我觉得去那里参考会更好.如果不是特别面向指定目的的聚类，我觉得采用一些使用宽泛的方法就行了。感觉结果。
kmeans聚类，所用的矩阵是怎么计算出来的~？ matlab中kmeans聚类怎么计算到聚类中心的距离？聚类中心我已经得到了，K=400，是一个400*128列的矩阵，样本数据也有，从1.mat到11494.mat，现在我要实现样本离哪个距离近，那个特征列就+1。相关代码请大神指点一下！谢谢！class_distance=distance(desc，C)；distance是编写的计算距离的函数，[min_distance，min_index]=min(class_distance，[]，2)；for n=1：Kventor(n)=length(find(min_index=n))；end这样ventor就是一个1*n的行向量，每列的值就是距离第几个质心最近的次数。我也是在学习这个，希望可以帮到你。参考：网页链接
谱聚类怎么从数据获取相似度矩阵 求解高维相似度矩阵（All Pairs Similarity Search，or Pairwise Similarity），或者在大规模数据集上挖掘Top-K最相似的items（K-Nearest Neighbor Graph Construction，or TopK Set expansion），主要有如下几种方法（以Document Similarity为例）：Brute Force：最直接、暴力的方法，两个for循环，计算任意两篇文档之间的相似度，时间复杂度为O(n^2)。这种方法可以得到最好的效果，但是计算量太大，效率较差，往往作为baseline。Inverted Index Based：由于大量文档之间没有交集term，为了优化算法性能，只需计算那些包含相同term文档之间的相似度即可，算法伪代码如下：基于MapReduce的分布式计算框架如下：为了进一步优化计算，节省空间，研究人员提出了一系列剪枝策略和近似算法，详细见：《Scaling Up All Pairs Similarity Search》、《Pairwise document similarity in large collections with MapReduce》、《Brute Force and Indexed Approaches to Pairwise Document Similarity Comparisons with MapReduce》。Locality Sensitive Hashing（LSH）：通过对文档进行某种度量操作后将其分组散列在不同的桶中。在这种度量下相似度较高的文档被分在同一个桶。
