谱聚类

谱聚类能够发现 k-means 等传统方法容易遗漏的非凸、非球形分布的数据结构

谱聚类通过计算图的拉普拉斯矩阵的特征向量，将高维数据映射到低维谱空间，再用 k-means 完成聚类

谱聚类构建 n×n 相似度矩阵的空间复杂度为 O(n²)

谱聚类对拉普拉斯矩阵进行特征分解的时间复杂度通常为 O(n³)，是整个流程中最耗时的环节

原始演示中作者用 Scikit-Learn 谱聚类将 5 万个期权合约的波动率曲面切分成不同风险区间