谱聚类（Spectral Clustering）是一种广泛使用的数据聚类算法，[Liu et al. 2004]基于谱聚类算法首次提出了一种三维网格分割方法。该方法首先构建一个相似矩阵用于记录网格上相邻面片之间的差异性，然后计算相似矩阵的前k个特征向量，这些特征向量将网格面片映射到k维谱空间的单位球上，最后使用K-means方法对谱空间中的数据点进行聚类。具体算法过程如下：
一．相似矩阵
网格分割以面片为基本单元，为了能使算法沿着几何模型的凹形区域进行分割，网格相邻面片之间的距离采用[Katz et al. 2003]中提到的方法，具体形式在“三维网格分割算法”中有所解释，距离由测地距离Geod_Dist和角度距离Ang_Dist两部分组成，如下所示：
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