#谱聚类
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对样本求相似性矩阵， 其实就是把每个sample当作一个node，构建一个图关系。
1 求向量之间的关系有很多方法 比如 F1范数， F2范数， 无穷范数，余弦 f(x1, x2)---> scalar
如果大家想改进的话这里我建议可以用度量学习的技巧去替换求向量之间关系的方法
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import numpy as np
def distance(x1, x2):
dis = 0
for i in range(x1.shape[0]):
dis += (x1[i] - x2[i]) ** 2
return np.e ** (-np.
