请问在R中，如何给谱聚类确定最佳聚类个数？

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请问在R中，如何给谱聚类确定最佳聚类个数？

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如何定义“最佳”?建议你明确这个概念以后，在使用层次聚类去选择

https://uc-r.github.io/hc_clustering

NbClust::NbClust()
只是不知道能否用于谱聚类

llb_321 发表于 2021-5-18 12:00
NbClust::NbClust()
只是不知道能否用于谱聚类

即使用这个，还是得知道如何定义“最佳”吧，比如选择什么距离，用什么定义相似度（linkage）

owenqi 发表于 2021-5-18 12:27
即使用这个，还是得知道如何定义“最佳”吧，比如选择什么距离，用什么定义相似度（linkage）

函数有参数设定选择的方法，比如欧式距离之类的

llb_321 发表于 2021-5-18 12:35
函数有参数设定选择的方法，比如欧式距离之类的

您好，可能没有办法直接去确定，我可以咨询一下在R中，怎样调用高斯径向基核函数去计算矩阵的相似矩阵？

抱歉，没做过谱聚类。您说的径向基核函数我不懂，看了一下算法还是计算距离，大概是从二维扩展到三维吧。所以也不敢胡说哪个包哪个函数适用你的需求。最近一段时间sos包好像定向不到网页了，所以查找函数功能变得非常麻烦，再找找啊

speccalt        Alternative spectral clustering, with automatic estimation of k
Spectrum        Fast Adaptive Spectral Clustering for Single and Multi-View Data
geosptdb        Spatio-Temporal; Inverse Distance Weighting and Radial Basis Functions with Distance-Based Regression
看看这几个包可用吗？

Spectrum: Fast Adaptive Spectral Clustering for Single and Multi-View Data
Spectrum

A self-tuning spectral clustering method for single or multi-view data. 'Spectrum' uses a new type of adaptive density aware kernel that strengthens connections in the graph based on common nearest neighbours. It uses a tensor product graph data integration and diffusion procedure to integrate different data sources and reduce noise. 'Spectrum' uses either the eigengap or multimodality gap heuristics to determine the number of clusters. The method is sufficiently flexible so that a wide range of Gaussian and non-Gaussian structures can be clustered with automatic selection of K.

这个包里也有计算similarity matrix的函数
Ng谱聚类算法
method Numerical value: 1 = default eigengap method (Gaussian clusters), 2 = mul-timodality gap method (Gaussian/ non-Gaussian clusters), 3 = no automatic
method (see fixk param)