譜聚類（Spectral Clustering）是一種廣泛使用的數據聚類算法，[Liu et al. 2004]基于譜聚類算法首次提出了一種三維網格分割方法。該方法首先構建一個相似矩陣用于記錄網格上相鄰面片之間的差異性，然后計算相似矩陣的前k個特征向量，這些特征向量將網格面片映射到k維譜空間的單位球上，最后使用K-means方法對譜空間中的數據點進行聚類。具體算法過程如下：
一．相似矩陣
網格分割以面片為基本單元，為了能使算法沿著幾何模型的凹形區(qū)域進行分割，網格相鄰面片之間的距離采用[Katz et al. 2003]中提到的方法，具體形式在“三維網格分割算法”中有所解釋，距離由測地距離Geod_Dist和角度距離Ang_Dist兩部分組成，如下所示：
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