非归一化拉普拉斯矩阵:\(L = D - A\)(\(A\) 为邻接矩阵,\(D\) 为度矩阵)
它在聚类/分割(谱聚类)、扩散与随机游走、图信号处理、半监督学习等任务中非常重要。另有归一化拉普拉斯等变体。
发音 Pronunciation (IPA)
/ɡræf ləˈpleɪʃən/
例句 Examples
The graph Laplacian helps detect communities in a network.
图拉普拉斯矩阵有助于在网络中发现社群结构。
By analyzing the eigenvalues and eigenvectors of the graph Laplacian, we can perform spectral clustering and study diffusion on graphs.
通过分析图拉普拉斯矩阵的特征值与特征向量,我们可以进行谱聚类,并研究图上的扩散过程。