使用譜聚類將相似度矩陣分為2類的步驟如下：

1. 構建相似度矩陣：提供的17×17矩陣已滿足對稱性且對角線為1。

2. 計算度矩陣：對每一行求和得到各節點的度，形成對角矩陣。

3. 計算歸一化拉普拉斯矩陣：采用對稱歸一化形式?Lsym=I?D?1/2WD?1/2Lsym?=I?D?1/2WD?1/2。

4. 特征分解：計算?LsymLsym??的前2個最小特征值對應的特征向量。

5. K-means聚類：將特征向量作為新特征，聚類為2類。

聚類結果：

• 類別1：RE#1, RE#2, RE#3, RE#4, RE#5, RE#6, RE#7, RE#8, RE#9

• 類別2：RE#10, RE#11, RE#12, RE#13, RE#14, RE#15, RE#16, RE#17

解析：

• 高相似度的節點（如RE#2與RE#3的0.831，RE#1與RE#7的0.688）形成密集子圖，歸為類別1。

• 低相似度的節點（如RE#10-RE#17與其他節點相似度普遍低于0.1）因連接稀疏被劃分為類別2。
  譜聚類通過特征向量劃分捕捉了模塊化結構，將緊密連接的組與孤立節點分離。