В чем заключаются ключевые различия между иерархической и спектральной кластеризацией?

Некоторые ключевые различия между иерархической и спектральной кластеризацией:

Цель применения:

• Иерархическая кластеризация полезна для таксономических данных. stackoverflow.com Она создаёт древовидную структуру кластеров, позволяя анализировать данные на разных уровнях детализации. sky.pro
• Спектральная кластеризация эффективна для случаев, когда кластеры имеют сложную форму и традиционные алгоритмы дают сбой. sky.pro Метод позволяет обнаруживать сложные структуры и нелинейные взаимосвязи. sky.pro

Процесс работы:

• Иерархическая кластеризация включает два основных подхода: агломеративный (начинается с того, что каждый объект является отдельным кластером, а затем постепенно наиболее близкие кластеры объединяются в более крупные) и дивизивный (начинается с того, что все объекты составляют один кластер, а затем постепенно разделяются на более мелкие кластеры). habr.com
• Спектральная кластеризация преобразует данные в пространство собственных векторов матрицы подобия. sky.pro Основная идея заключается в преобразовании матрицы сходства графа в лаплассиан для получения его собственных векторов, которые в дальнейшем используются для проекции данных в новое пространство более низкой размерности для лучшей разделимости. habr.com

Результаты:

• Иерархическая кластеризация даёт наглядные результаты, которые представлены в виде дендрограммы. sky.pro Агломеративная кластеризация (иерархический метод) каждый раз даёт один и тот же результат, в отличие от спектральной кластеризации, которая имеет случайную составляющую. stackoverflow.com
• Спектральная кластеризация, в отличие от иерархической, не даёт полностью связанный одиночный граф, а вместо этого даёт несколько связанных компонентов, каждый из которых представляет кластер. stackoverflow.com