具有在任意形状的样本空间上聚类并且收敛于全局最优解的优点。 通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据进行聚类的目的;其本质是将聚类问题转换为图的最优划分问题，是一种点对聚类算法。基于图的最优划分规则就是子图内的相似度最大，子
机器学习的主要领域之一是无监督学习领域。主要思想是在我们的数据中找到一种模式，而不需要像监督学习那样的标签的先验知识。它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。一种比较流行的算法是K均值算法。在这个算法中，我们在迭代过程中调整K个质心来
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