Spectral Clustering 算法的全貌：
1）根据数据构造一个 Graph ，Graph 的每一个节点对应一个数据点，将相似的点连接起来，并且边的权重用于表示数据之间的相似度。把这个 Graph 用邻接矩阵的形式表示出来，记为 W 。
2)把每一列元素加起来得到N 个数，把它们放在对角线上（其他地方都是零），组成一个N*N的矩阵，记为D 。并令L = D - W 。
3)求出L的前k个特征值（在本文中，除非特殊说明，否则“前k个”指按照特征值的大小从小到大的顺序）以及对应的特征向量。
4)把这k个特征（列）向量排列在一起组成一个N*k的矩阵，将其中每一行看作k维空间中的一个向量，并使用 K-means 算法进行聚类。聚类的结果中每一行所属的类别就是原来 Graph 中的节点亦即最初的N个数据点分别所属的类别。
http://blog.csdn.net/zhangyi880405/article/details/39781817
http://www.cnblogs.com/FengYan/archive/2012/06/21/2553999.html
http://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html
原文：http://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/7286757.html