Under de senaste åren har spektralklustring blivit en av de mest populära moderna klusteralgoritmer. Det är enkelt att implementera, kan lösas effektivt med standard linjär algebra programvara, och mycket ofta överträffar traditionella kluster algoritmer såsom k-means algoritm. Vid första anblicken verkar spektralklustret något mystiskt, och det är inte självklart att se varför det fungerar alls och vad det verkligen gör. Målet med denna handledning är att ge lite intuition om dessa frågor. Vi beskriver olika graf Laplacians och deras grundläggande egenskaper, presenterar de vanligaste spektral kluster algoritmer, och härleda dessa algoritmer från grunden genom flera olika metoder. Fördelar och nackdelar med de olika spektralklustringsalgoritmerna diskuteras.
Dessutom använder den föreslagna ramen spektral klusterteori principer som är enkla att genomföra och kan lösas effektivt med standard linjära algebra metoder REF.
A Tutorial on Spectral Clustering
{'venue': 'Statistics and Computing 17(4), 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}