構造相似度矩陣譜聚類我有一個明確的數據集,我在其上執行頻譜聚類。但是我沒有得到很好的輸出。我選擇對應於最大特徵值的特徵向量作爲k均值的質心。 請查收過程中,我按照以下: 1. Create a symmetric similarity matrix (m*m) using jaccard coefficient.
For example, for a data set,
a,b
當我使用抽象/黑盒線性運算符時,上述函數失敗。這裏有一個小例子: import numpy as np
import scipy.sparse.linalg as la
# Just generate an n X n matrix
n = 9
a = np.random.normal(size = n * n)
a = a.reshape((n,n))
# A is a blac