Abstract-This article introducerar ett originellt tillvägagångssätt för att förstå beteendet hos vanliga kärnspektrala klusteralgoritmer (såsom Ng-Jordan-Weiss-metoden) för stora dimensionella datauppsättningar. Exakt, med hjälp av avancerade metoder från fältet slumpmässig matristeori och antagande Gaussiska datavektorer, visar vi att Laplacian av kärnan matrisen kan asymptotiskt väl approximeras av en analytiskt dragbar ekvivalent slumpmässig matris. Studiet av det senare avslöjar mekanismerna i spelet och i synnerhet effekten av valet av kärnans funktion och vissa teoretiska gränser för metoden. Trots vårt Gaussiska antagande, Vi observerar också att den förutsagda teoretiska beteende är en nära match med den erfarenhet på verkliga dataset (tas från MNIST-databasen).
REF visar hur en kärnmatris asymptotiskt kan approximeras väl av en analytiskt dragbar slumpmässig matris.
Understanding big data spectral clustering
{'venue': '2015 IEEE 6th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)', 'journal': '2015 IEEE 6th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}