Как работает спектральная кластеризация и в каких случаях её целесообразно использовать?

Спектральная кластеризация — это метод машинного обучения и анализа данных, используемый для группировки объектов в кластеры на основе их сходства. 1

Работа метода основывается на представлении данных в виде графа, где узлы соответствуют объектам данных, а веса рёбер отражают степень сходства между объектами. 1 Затем используется спектральный анализ (анализ собственных значений и собственных векторов матрицы смежности или лапласиана графа) для снижения размерности и выявления структуры кластеров. 1

Целесообразно использовать спектральную кластеризацию в случаях, когда традиционные алгоритмы дают сбой из-за сложной формы кластеров. 4 Этот метод позволяет идентифицировать невыпуклые кластеры и кластеры неправильной формы. 2

Некоторые области применения:

• Сегментация изображений. 1 Разделение изображения на области с похожими цветами или текстурами. 1
• Анализ социальных сетей. 1 Выделение сообществ или групп пользователей с похожими интересами. 1
• Биоинформатика. 1 Кластеризация генов или белков по их функциональным свойствам. 1
• Рекомендательные системы. 1 Группировка пользователей или продуктов на основе предпочтений и поведения. 1