将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。

Matlab集成的c代码M_Map-Python的映射工具箱 Python版本0.0-2017年10月 您已经收集了数据，将其加载到Matlab中，分析了一切，直到死亡，现在您想要制作一张简单的地图，以显示其与世界的关系。 但是你不能。 取而代之的是，您必须弄清楚如何保存所有数据，然后将其读入映射程序，然后花费所有额外的时间来弄清楚为什么映射程序无法提供预期的结果…… ！ ** M_Map是一组最初为Matlab v5编写的映射工具。 我正在尝试将其转换为python模块，以便可以与Jupyter Notebooks集成在一起，以便可以更轻松地在Internet上共享结果和代码。 ** Matlab的M-Map包括： 例行程序将数据投影到18种不同的球形投影中（并确定逆映射） 一个网格生成例程，用于以长/纬度或平面X / Y项来限定极限轴。 海岸线数据库（分辨率为1/4度） 全球海拔数据库（1度分辨率） 涉足免费获得的高分辨率海岸线和测深/地形。 _Map v1.4 for Matlab可通过以下网址获得： http://www.eos.ubc.ca/~rich/ 工具箱内容 Read

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该jar包是junit版本为4.12，如果在Spring中使用了注解配置ApplicationContext.xml的话，就必须使用junit4.12版本或者更高