《表3 矩阵L的特征值与特征向量》

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以图3中的数据样本为例，可以求得矩阵L的特征值和对应的特征向量（如表3所示）．根据表3所示的特征值与特征向量的对应关系，若只取最小特征值（即0.0096）对应的特征向量作为划分依据，则顶点1对应特征向量的第一个元素0.4493、顶点2对应特征向量的第二个元素0.4524，…，顶点7对应特征向量的第7个元素0.2578；若取前两个最小特征值，即（0.0096，0.0775），对应的特征向量作为划分依据，则顶点1对应向量（0.4493，-0.2294）、顶点2对应向量（0.4524，-0.2430），…，顶点7对应向量（0.2578，0.5381）．以此类推，可以用前m个最小特征值对应的特征向量元素组合来表示每个顶点坐标，进而可采用k-means算法进行聚类划分．例如，若要将图3中七个顶点聚为两个聚类，假设取前两个最小特征值对应的特征向量作为划分依据，根据上述算法，则聚类1包含顶点{1，2，3，4}，聚类2包含顶点{5，6，7}．