GRC(Graph-based Relaxed Clustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁 重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球 (Center-Constrained Minimal Enclosing Ball,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC 的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题. 仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.

Matlab环境下的谱聚类Spectral Clustering实现资源包，可以直接使用！

python实现谱聚类代码并进行可视化，内涵样例数据集和代码

采用matlab实现了k均值基本算法、谱聚类算法。里面有300个二维坐标作为待分类点。