spectral_clustering简单matlab实现

根据谱聚类原理，对原始数据建立相似度矩阵W，根据W获取Laplacian矩阵，计算L的前K个最小的特征向量，把这k个特征向量排列在一起组成一个N*k的矩阵并使用 K-means 算法进行聚类

%读取数据
load data.mat;
load lable.mat;
%Spectral Clustering聚类
[vcenterre]=spectral_clustering（data2）;
%显示聚类结果
% 
[m n]=size（re）;
figure;
hold on;
for i=1:m 
    if re（i3）==1   
         plot（data（i1）data（i2）‘ro‘）; 
    elseif re（i3）==2
         plot（data（i1）data（i2）‘go‘）; 
    end
end
grid on;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2015-05-18 19:03  spectral_clustering\
     文件        4813  2015-05-18 10:40  spectral_clustering\data.mat
     文件         335  2015-05-18 19:04  spectral_clustering\demo.m
     文件        1642  2015-05-18 09:40  spectral_clustering\KMeans.m
     文件         186  2015-05-18 10:40  spectral_clustering\lable.mat
     文件         550  2015-05-18 19:02  spectral_clustering\spectral_clustering.m