特征值

摘要：文章介绍了神经网络在图形聚类分析中的应用前，对图聚类分析的需求和挑战。文章通过学习和理解cs224w《Spectral Clustering》的内容，对图形聚类中的经典工作进行了叙述，重点介绍了graph partitioning的定义和挑战，包括如何定义切割的界限以及如何高效识别分区等问题。文章还介绍了cut和conductance两个指标，探讨了最小切割和最优切割的区别。接着文章转向谱聚类方法处理图聚类问题，包括度矩阵、拉普拉斯矩阵等概念的应用，以及如何将图划分为k个聚类的问题。最后，文章探讨了基于motif的图聚类分析方式，并介绍了谱聚类在处理这种问题时的应用。整篇文章主要围绕图聚类分析的方法和挑战展开，介绍了相关概念、技术和应用实例。