谱聚类算法MATLAB资源文件介绍

资源描述

本资源文件提供了一个基于MATLAB的谱聚类算法实现。该算法的核心在于相似性矩阵的构建，采用了杰卡德相似性系数与DSM（设计结构矩阵）相结合的方法。通过建立的相似性矩阵，进一步对DSM进行谱聚类分析。

主要内容

1. 相似性矩阵构建：
   • 使用杰卡德相似性系数与DSM相结合，计算出数据点之间的相似性。
   • 构建出用于谱聚类的相似性矩阵。
2. 谱聚类算法实现：
   • 基于构建的相似性矩阵，进行谱聚类分析。
   • 提供MATLAB代码，方便用户直接运行和修改。

适用场景

该资源适用于以下场景：

• 需要对DSM进行聚类分析的研究人员。
• 对谱聚类算法感兴趣，并希望在MATLAB环境中实现的研究者。
• 希望了解杰卡德相似性系数与DSM结合应用的学者。

使用说明

1. 环境要求：
   • MATLAB R2016a及以上版本。
2. 文件结构：
   • similarity_matrix.m：用于构建相似性矩阵的MATLAB脚本。
   • spectral_clustering.m：谱聚类算法的实现脚本。
   • example_data.mat：示例数据文件，包含DSM数据。
3. 运行步骤：
   • 加载example_data.mat文件。
   • 运行similarity_matrix.m脚本，生成相似性矩阵。
   • 运行spectral_clustering.m脚本，进行谱聚类分析。

注意事项

• 请确保MATLAB环境配置正确，代码运行前请检查相关依赖。
• 示例数据仅供参考，用户可根据实际需求替换或修改数据。

贡献与反馈

欢迎用户对本资源提出改进建议或反馈问题。您可以通过提交Issue或Pull Request的方式参与贡献。

下载链接

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