Spektral klustring är en elegant och kraftfull strategi för klustring. Den underliggande eigendecomposition tar dock kubisk tid och kvadratiskt utrymme w.r.t. Datamängdens storlek. Dessa kan reduceras med Nyströmmetoden som endast tar en delmängd av kolumnerna från matrisen. Manipulering och lagring av dessa kolumner kan dock fortfarande vara dyrt när datamängden är stor. I detta dokument föreslår vi en tids- och rymdeffektiv spektralklusteralgoritm som kan skalas till mycket stora datamängder. Ett allmänt förfarande för att ortogonalisera de ungefärliga ättlingarna föreslås också. Omfattande spektralkluster experiment på ett antal datamängder, som varierar i storlek från några tusen till flera miljoner, visar exaktheten och skalbarheten av det föreslagna tillvägagångssättet. Vi tillämpar den vidare på uppgiften bildsegmentering. För bilder med mer än 10 miljoner pixlar, kan denna algoritm få eigenvectors på 1 minut på en enda maskin.
I REF föreslås en tids- och rymdeffektiv spektralklusteralgoritm som kan skalas till mycket stora datauppsättningar.
Time and space efficient spectral clustering via column sampling
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}