Dans la classification spectrale de cornac, quelle devrait être la valeur de l'élément diagonale matrice d'affinité

Question

Comme le titre dit tout, Voici le lien vers la classification spectrale Spectral clustering Documentation

La première étape, il est d'extraire la matrice de similarité pour nos points de données . Quand il dit matrice de similarité, je suppose que la similarité entre les mêmes entités (utilisateurs, documents, etc.) devrait être 1 (par opposition à la matrice de distance, où il est 0).

Mais dans leur exemple, ils ont attribué un score à 0 pour les mêmes entités:

0 0,0

1,1 0

Ici, je suis un peu confus. Est-ce que quelqu'un, qui a travaillé sur le clustering spectral avant de m'aider à sortir ..

P.S .: J'ai ma propre approche pour calculer les scores de similarité, donc je ne veux pas utiliser dans les fonctions de mahout construit.

Merci à l'avance ..

Answer 1

Je pense que nous devrions voir la matrice de similarité comme une extension de la matrice de contiguïté en théorie des graphes: 1 de si deux noeuds sont adjacents, des 0 si elles ne sont pas. Dans votre cas, tous les nœuds sont adjacents et vous ponderez cette matrice d'adjonction par une matrice de similarité pour encoder l'information sur "combien deux observations sont adjuvantes?".

Puisque nous ne considérons pas un noeud à côté de lui-même à moins qu'il ne dispose d'une connexion à elle-même, la diagonale de la matrice de contiguïté est définie sur 0.