Spectral klustring avser en flexibel klass av klustereringsförfaranden som kan producera högkvalitativa kluster på små datamängder men som har begränsad tillämplighet på storskaliga problem på grund av sin beräknings komplexitet av O(n 3 ) i allmänhet, med n antalet datapunkter. Vi utökar spektrumet av spektralkluster genom att utveckla en allmän ram för snabb approximation av spektralkluster där en distorsionsminimerande lokal omvandling först appliceras på data. Denna ram bygger på en teoretisk analys som ger en statistisk karakterisering av effekten av lokal snedvridning på mis-klustret. Vi utvecklar två konkreta exempel på vårt allmänna ramverk, ett baserat på lokala k-medelskluster (KASP) och ett baserat på slumpmässiga projektionsträd (RASP). Omfattande experiment visar att dessa algoritmer kan uppnå betydande uppfarter med liten nedbrytning i klusternoggrannhet. Speciellt överträffar våra algoritmer k-medelvärden med stor precision och kör flera gånger snabbare än approximativ spektralklustring baserad på Nyströmmetoden, med jämförbar noggrannhet och betydligt mindre minnesavtryck. Anmärkningsvärt nog gör våra algoritmer det möjligt för en enda maskin att spektral kluster dataset med en miljon observationer inom flera minuter.
REF utvecklade en allmän ram för snabb approximation av spektralkluster där en distorsionsminimering av lokal omvandling först tillämpas på data.
Fast approximate spectral clustering
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}