我目前正在学习光谱聚类。
我们分解了由L = D - W计算的拉普拉斯矩阵。
W是相邻矩阵。
但是，我在网上找到了很多代码 spectral clustering
他们直接用diag（sum（W））计算D.
我知道D应该是度矩阵，这意味着对角线上的每个值都是每个点的度数。
但如果W是加权图，则diag（sum（W））不等于实际的“Degree矩阵”......
为什么他们仍然这样做。
答案 0 :(得分：0)
频谱聚类中节点i的{{3}}是权重sum_j(wij)的总和。这也形成了矩阵D的对角元素。
答案 1 :(得分：0)
当你使用加权图时，你可以从加权邻接矩阵计算度矩阵，有时候有权重，因为它们隐藏了几何信息。此外，如果你有加权的adj矩阵计算度矩阵使用加权adj矩阵的二进制形式很容易。另外，我认为你的问题比编程基础（例如stackoverflow）更具理论性（例如Mathoverflow）;）。在任何情况下，您都应该参考link来更直观地解释L及其几何关系。
祝你好运:)