如何将给定样本聚类到通过谱聚类算法计算的类中心？

Question

假设我们根据谱聚类算法得到了几个训练样本中心{C1（d1，d2 ... dn），C2 ...}。如果给出了一个新的测试样本向量（x1，... xn），我该怎么办才能把它变成一个类？

注意，我们在谱聚类过程中使用的相似度矩阵不仅基于训练向量之间的欧几里德距离而且基于测地距离。因此，只用两个向量就无法计算距离，并且类中心不像K-means那样容易得到。

我得到的一个解决方案是k-最近邻算法。还有其他解决方案吗？

Answer 1

在谱聚类的情况下，结果是不可更新的，因为如果添加另一个实例/向量，则必须通过重新计算亲和/拉普拉斯矩阵，执行特征分解，然后聚类行来重复整个过程减少矩阵。