Может ли кто-нибудь подтвердить, что это правильный способ вычисления обратного квадратного корня из матрицы степеней для спектральной кластеризации
Учитывая квадратную матрицу смежности A, матрица смежности
D - матрица степеней, L - матрица лапласиана
D = np.diag(1/np.sqrt(np.sum(A, axis=1)))
L = D @ A @ D
или я должен использовать
D = A**-.5
Я вижу значения inf в итоговой матрице с обоими методами.
