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。
matlab作矩阵的聚类并做出图形 生成随机数据clear；clc；a=10*(1：2：9)；b=[0，sort(randint(1，4，[1，199]))，200]；idx=randperm(200)；for n=1：5X(idx((b(n)+1)：b(n+1))，：)=unifrnd(a(n)，a(n)+10，b(n+1)-b(n)，3)；end聚类Z=clusterdata(X，'maxclust'，5)；绘图for n=1：5Y(n，：)=mean(X(Z=n，：))；endscatter3(X(：，1)，X(：，2)，X(：，3)，10，Z)；hold on；plot3(Y(：，1)，Y(：，2)，Y(：，3)，'rp'，'markerfacecolor'，'r'，'markersize'，10)
谱聚类为什么要使用拉普拉斯矩阵 这样一聚类，是不是刚好把原来问题的123点分为一类，4，5点分为了另一类？所以，实践上这样是可行的，拉普拉斯矩阵特征向量，包含了我们需要的分类信息。不过理论和实践相结合才是王道
聚类时的隶属度矩阵趋于相等是什么原因 它的程序里面是用rand函数随机初始化了一个矩阵N*c，然后对这个随机矩阵进行归一化，即满足一行（也可能是列记不清楚了），反正是让它满足隶属度的每个样本属于所有类隶属度为1的条件。用这个矩阵进行初始化，计算新的中心 新的隶属度 新的中心。知道满足阈值。matlab里面自己有函数一招就能找到
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
