基于k-means和谱聚类算法的数据分类matlab对比仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

% 定义一个名为 specclustering 的函数，输入参数为数据矩阵 data，输出为两个聚类簇 cluster1 和 cluster2 function [cluster1,cluster2]=func_speccluster(data) dim=size(data,2);% 获取数据矩阵的维度（列数） W=zeros(dim); % 初始化相似度矩阵 W，大小为 dim x dim % 计算每一对特征向量之间的相似度，并填充到 W 矩阵中 for i=1:dim for j=1:dim % 使用高斯核函数计算相似度，指数衰减因子为 0.1 W(i,j)=exp(-(norm(data(:,i)-data(:,j))^2)*0.1); end end %初始化度矩阵 D，大小也为 dim x dim D=zeros(dim); for i=1:dim % 计算每个节点的度（邻居节点相似度之和） sum=0; for j=1:dim sum=sum+W(i,j); end D(i,i)=sum; end L=D-W; % 计算拉普拉斯矩阵 L = D - W K=0; for i=1:dim% 计算拉普拉斯矩阵 L 的迹 K=K+L(1,i); end % 计算归一化拉普拉斯矩阵 P P=(D^-0.5)*L*(D^-0.5); % 计算归一化拉普拉斯矩阵 P 的特征值和特征向量 [V,B]=eig(P); % 对特征值按升序排序，并获取排序后的特征向量对应的列索引 [~, ind]=sort(diag(B),'ascend'); % 排序后的特征向量 V2=V(:,ind); % 初始化两个聚类簇为空 cluster1=[]; cluster2=[]; for i=1:dim% 根据第二特征向量的正负性将特征向量分配到两个不同的聚类簇 if(V2(i,2)<0) cluster1=[cluster1 data(:,i)];% 将特征向量添加到 cluster1 else cluster2=[cluster2 data(:,i)]; % 将特征向量添加到 cluster2 end end end