谱聚类算法可以通过计算数据样本的相似度矩阵来解决非凸问题的聚类。该相似度矩阵的计算可以利用高斯核函数进行。然后，通过对相似度矩阵进行特征值分解或奇异值分解，可以得到一个低维的特征向量矩阵，再通过对特征向量进行 K-Means 聚类，得到最终的聚类结果。谱聚类算法不仅适用于凸形状的聚类问题，也可以处理非凸形状的聚类问题。希望这能帮助你更好地理解谱聚类算法如何解决非凸问题的聚类。
谱聚类算法如何解决非凸问题的聚类？
我对谱聚类算法如何解决非凸问题的聚类感到困惑。我知道传统聚类算法只能适用于凸形状的聚类问题，因此想了解谱聚类是如何处理这些问题的。是否有任何针对非凸问题的修改？是否有任何示例或步骤演示，可以帮助我更好地理解谱聚类算法如何解决非凸问题的聚类？任何对此有经验和想法的专家，都非常欢迎您的帮助和指导。非常感谢！
提问时间：2023-06-22 18:51:02
编辑时间：2023-06-22 18:51:04
提问者：
Silent_Runner
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4回答时间：2023-06-22 18:51:08
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