含类实例

是一种广泛使用的聚类算法，它起源于图论，后来因为其优秀的性能被广泛应用于聚类问题中。相较于其他无监督聚类算法，

如k-means，谱聚类具有一些显著的优势。

谱聚类的优点包括：

对数据结构没有太多的假设要求，例如，它并不要求数据为凸集，这是k-means等算法所无法做到的。

通过构造稀疏的similarity graph，谱聚类对于更大的数据集表现出明显优于其他算法的计算速度。

由于谱聚类是对图进行切割处理，因此它不会像k-means算法那样将离散的小簇聚合在一起。

谱聚类无需像高斯混合模型（GMM）那样对数据的概率分布做假设。

从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，

不需要对程序大幅修改。程序内有部分注释，逻辑清晰。

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