Spektrala klustermetoder är vanliga grafbaserade metoder för att samla in data. Spektralklusteralgoritmer utgår vanligtvis från lokal information kodad i en viktad graf på data och kluster enligt de globala eigenvektorerna för motsvarande (normaliserad) likhetsmatris. Ett bidrag i detta dokument är att presentera grundläggande begränsningar för denna allmänna lokala strategi. Vi visar att endast baserat på lokal information, den normaliserade snitt funktion är inte en lämplig åtgärd för kvaliteten på kluster. Dessutom, även med en lämplig likhet åtgärd, visar vi att de första få eigenvectors av sådana adjacency matriser inte framgångsrikt kluster dataset som innehåller strukturer på olika skalor av storlek och densitet. På grundval av dessa resultat är ett andra bidrag från detta dokument en ny spridningsbaserad åtgärd för att utvärdera samstämmigheten mellan enskilda kluster. Vårt mått kan användas tillsammans med alla bottom-up graf-baserade klustering metod, det är skal-fri och kan bestämma sammanhängande kluster på alla skalor. Vi presenterar både syntetiska exempel och verkliga bildsegmenteringsproblem där olika spektral klusteralgoritmer misslyckas. Däremot kan man med hjälp av denna konsekvensåtgärd konstatera att de förväntade klusteren ligger på alla nivåer.
Dessutom, i allmänhet, spektral klusterbildning metoder lider när kluster har mycket olika skalor och densiteter REF.
Fundamental Limitations of Spectral Clustering
{'venue': 'in Advanced in Neural Information Processing Systems 19, B. Schölkopf and', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}