我有一个 3000x50 的特征向量矩阵。我为此使用sklearn.metrics.pairwise_distances“Similarity_Matrix”获得了一个相似度矩阵。现在我曾经networkx使用在上一步中生成的相似度矩阵创建一个图作为G=nx.from_numpy_matrix(Similarity_Matrix)。我现在想在这个图上执行光谱聚类，G但是几个谷歌搜索未能提供一个很好的例子来说明 scikit 在这个图上学习光谱聚类:( 官方文档显示了如何在一些高度不清楚的图像数据上进行光谱聚类至少对于我这样的新手来说。
任何人都可以给我一个代码示例，用于使用 networkx、scikit learn 等进行图形切割或图形分区。
太感谢了！
partitioning cluster-analysis networkx spectral scikit-learn