De minsta eigenvärden och tillhörande eigenvekatorer (dvs. eigenpar) av en graf Laplacian matris har i stor utsträckning använts för spektral klustring och community detektion. I verkliga tillämpningar är dock antalet kluster eller samhällen (t.ex. K) i allmänhet okänt a-prioriterat. Följaktligen väljer majoriteten av de befintliga metoderna antingen K heuritiskt eller så upprepar de klustermetoden med olika val av K och accepterar det bästa klusterresultatet. Det första alternativet, oftare, ger ett ooptimalt resultat, medan det andra alternativet är beräknings dyrt. I detta arbete föreslår vi en inkrementell metod för att konstruera eigenspectrum av grafen Laplacian matris. Denna metod utnyttjar eigenstrukturen av grafen Laplacian matrisen för att få K-th eigenpar av Laplacian matrisen ges en samling av alla K - 1 minsta eigenpar. Vår föreslagna metod anpassar Laplacian matris så att batch eigen value nedbrytningsproblem omvandlas till en effektiv sekventiell ledande eigenpair computation problem. Som en praktisk tillämpning anser vi användarstyrd spektralklustring. Specifikt visar vi att användare kan använda den föreslagna inkrementella metoden för effektiv eigenpair beräkning och bestämma önskat antal kluster baserat på flera kluster mätvärden.
Andra arbeten har fokuserat på inkrementella metoder för spektral klustring REF.
Incremental Method for Spectral Clustering of Increasing Orders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}