谱聚类（spectral clustering）原理总结

谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。

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在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。

1.1 谱聚类概述

谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。

乍一看，这个算法原理的确简单，但是要完全理解这个算法的话，需要对图论中的无向图，线性代数和矩阵分析都有一定的了解。下面我们就从这些需要的基础知识开始，一步步学习谱聚类。

1.2 谱聚类基础之一：无向权重图

由于谱聚类是基于图论的，因此我们首先温习下图的概念。对于一个图 ，一般用点的集合 和边的集合 来描述。即为 。其中 即为我们数据集里面所有的点 。对于 中的任意两个点，可以有边连接，也可以没有边连接。我们定义权重 为点 和点 之间的权重。由于我们是无向图，所以 。

对于有边连接的两个点 和 ， ，对于没有边连接的两个点 和 ， .对于图中的任意一个点 ,它的度 定义为和它相连的所有边的权重之和，即

利用每个点度的定义，我们可以得到一个nxn的度矩阵D,它是一个对角矩阵，只有主对角线有值，对应第i行的第i个点的度数，定义如下：

利用所有点之间的权重值，我们可以得到图的邻接矩阵W，它也是一个nxn的矩阵，第i行的第j个值对应我们的权重 。

除此之外，对于点集V的的一个子集AV，我们定义：

1.3 谱聚类基础之二：相似矩阵

在上一节我们讲到了邻接矩阵W，它是由任意两点之间的权重值 组成的矩阵。通常我们可以自己输入权重，但是在谱聚类中，我们只有数据点的定义，并没有直接给出这个邻接矩阵，那么怎么得到这个邻接矩阵呢？

基本思想是，距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，不过这仅仅是定性，我们需要定量的权重值。一般来说，我们可以通过样本点距离度量的相似矩阵S来获得邻接矩阵W。

构建邻接矩阵W的方法有三类。-邻近法，K邻近法和全连接法。

从上式可见，两点间的权重要不就是,要不就是0，没有其他的信息了。距离远近度量很不精确，因此在实际应用中，我们很少使用-邻近法。

第二种定义邻接矩阵W的方法是K邻近法，利用KNN算法遍历所有的样本点，取每个样本最近的k个点作为近邻，只有和样本距离最近的k个点之间的 。但是这种方法会造成重构之后的邻接矩阵W非对称，我们后面的算法需要对称邻接矩阵。为了解决这种问题，一般采取下面两种方法之一：

第三种定义邻接矩阵W的方法是全连接法，相比前两种方法，第三种方法所有的点之间的权重值都大于0，因此称之为全连接法。

可以选择不同的核函数来定义边权重，常用的有多项式核函数，高斯核函数和Sigmoid核函数。最常用的是高斯核函数RBF，此时相似矩阵和邻接矩阵相同：

在实际的应用中，使用第三种全连接法来建立邻接矩阵是最普遍的，而在全连接法中使用高斯径向核RBF是最普遍的。

1.4 谱聚类基础之三：拉普拉斯矩阵

单独把拉普拉斯矩阵(Graph Laplacians)拿出来介绍是因为后面的算法和这个矩阵的性质息息相关。它的定义很简单，拉普拉斯矩阵L=DW。D即为我们第二节讲的度矩阵，它是一个对角矩阵。而W即为我们第二节讲的邻接矩阵，它可以由我们第三节的方法构建出。

拉普拉斯矩阵有一些很好的性质如下：

1.5 谱聚类基础之四：无向图切图

对于无向图G的切图，我们的目标是将图G(V,E)切成相互没有连接的k个子图，每个子图点的集合为：

那么如何切图可以让子图内的点权重和高，子图间的点权重和低呢？

一个自然的想法就是最小化 ，但是可以发现，这种极小化的切图存在问题，如下图：

我们选择一个权重最小的边缘的点，比如C和H之间进行cut，这样可以最小化 ，但是却不是最优的切图，如何避免这种切图，并且找到类似图中"Best Cut"这样的最优切图呢？我们下一节就来看看谱聚类使用的切图方法。

1.6 谱聚类之切图聚类

为了避免最小切图导致的切图效果不佳，我们需要对每个子图的规模做出限定，一般来说，有两种切图方式，第一种是RatioCut，第二种是Ncut。下面我们分别加以介绍。

1.6.1 RatioCut切图

RatioCut切图为了避免第五节的最小切图，对每个切图，不光考虑最小化 ，它还同时考虑最大化每个子图点的个数，即：

那么怎么最小化这个RatioCut函数呢？牛人们发现，RatioCut函数可以通过如下方式表示。

注意到 矩阵里面的每一个指示向量都是n维的，向量中每个变量的取值为0或者 ，就有 种取值，有k个子图的话就有k个指示向量，共有 种 ，因此找到满足上面优化目标的H是一个NP难的问题。那么是不是就没有办法了呢？

注意观察 中每一个优化子目标 ，其中 是单位正交基， 是对称矩阵，此时 的最大值为 的最大特征值，最小值是 的最小特征值。如果你对主成分分析PCA很熟悉的话，这里很好理解。在PCA中，我们的目标是找到协方差矩阵（对应此处的拉普拉斯矩阵L）的最大的特征值，而在我们的谱聚类中，我们的目标是找到目标的最小的特征值，得到对应的特征向量，此时对应二分切图效果最佳。也就是说，我们这里要用到维度规约的思想来近似去解决这个NP难的问题。

对于 ，目标是找到最小的 的特征值，而对于 ，则我们的目标就是找到k个最小的特征值，一般来说，k远远小于n，也就是说，此时我们进行了维度规约，将维度从n降到了k，从而近似可以解决这个NP难的问题。

通过找到L的最小的k个特征值，可以得到对应的k个特征向量，这k个特征向量组成一个nxk维度的矩阵，即为我们的H。一般需要对H里的每一个特征向量做标准化，即

由于我们在使用维度规约的时候损失了少量信息，导致得到的优化后的指示向量h对应的H现在不能完全指示各样本的归属，因此一般在得到nxk维度的矩阵H后还需要对每一行进行一次传统的聚类，比如使用K-Means聚类.

1.6.2 Ncut切图

Ncut切图和RatioCut切图很类似，但是把Ratiocut的分母 换成 。由于子图样本的个数多并不一定权重就大，我们切图时基于权重也更合我们的目标，因此一般来说Ncut切图优于RatioCut切图。

那么对于 有：

推导方式和RatioCut完全一致。也就是说，我们的优化目标仍然是

此时我们的H中的指示向量h并不是标准正交基，所以在RatioCut里面的降维思想不能直接用。怎么办呢？其实只需要将指示向量矩阵H做一个小小的转化即可。

1.7 谱聚类算法流程

一般来说，谱聚类主要的注意点为相似矩阵的生成方式（参见第二节），切图的方式（参见第六节）以及最后的聚类方法（参见第六节）。

最常用的相似矩阵的生成方式是基于高斯核距离的全连接方式，最常用的切图方式是Ncut。而到最后常用的聚类方法为K-Means。下面以Ncut总结谱聚类算法流程。

1.8 谱聚类算法总结

谱聚类算法是一个使用起来简单，但是讲清楚却不是那么容易的算法，它需要你有一定的数学基础。如果你掌握了谱聚类，相信你会对矩阵分析，图论有更深入的理解。同时对降维里的主成分分析也会加深理解。

下面总结下谱聚类算法的优缺点。

谱聚类算法的主要优点有：

1）谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统聚类算法比如K-Means很难做到。

2）由于使用了降维，因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。

谱聚类算法的主要缺点有：

1）如果最终聚类的维度非常高，则由于降维的幅度不够，谱聚类的运行速度和最后的聚类效果均不好。

2) 聚类效果依赖于相似矩阵，不同的相似矩阵得到的最终聚类效果可能很不同。