Klustrande algoritmer är ett användbart verktyg för att utforska datastrukturer och har använts inom många discipliner. Fokus för detta dokument är att dela upp kluster problem med ett särskilt intresse för två senaste metoder: kärnan och spektral metoder. Syftet med detta dokument är att presentera en kartläggning av kärn- och spektralklustermetoder, två metoder som kan producera icke-linjära separerande hyperytor mellan kluster. De presenterade kärnklustringsmetoderna är kärnans version av många klassiska klusteralgoritmer, t.ex. K-medel, SOM och neuralgas. Spektral klustring uppstår från begrepp i spektral grafteori och klustret problem konfigureras som en graf skär problem där en lämplig objektiv funktion måste optimeras. Ett uttryckligt bevis på att dessa två paradigm har samma mål rapporteras eftersom det har bevisats att dessa två till synes olika metoder har samma matematiska grund. Dessutom presenteras fuzzy kärnklustringsmetoder som förlängningar av klustreringsalgoritm för kernel K-means.
Filippone m.fl. REF bidrog med en kartläggning av kärn- och spektralklustermetoder.
A survey of kernel and spectral methods for clustering
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}