В чем заключаются преимущества и недостатки спектральной кластеризации в машинном обучении?

Некоторые преимущества спектральной кластеризации в машинном обучении:

• Обнаружение скрытой структуры. www.geeksforgeeks.org Спектральная кластеризация может выявить базовые структуры и закономерности в данных, которые неочевидны при использовании других методов. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость к шуму. www.geeksforgeeks.org Метод относительно устойчив к зашумленным данным, что делает его подходящим для реальных наборов данных с несовершенствами. www.geeksforgeeks.org
• Универсальность. www.geeksforgeeks.org Спектральная кластеризация может применяться в широком спектре областей, от обработки изображений до анализа социальных сетей. www.geeksforgeeks.org
• Работа с кластерами сложных форм. habr.com Метод позволяет обрабатывать многомерные данные из-за понижения размерности перед их кластеризацией. habr.com

Некоторые недостатки спектральной кластеризации:

• Чувствительность к гиперпараметрам. www.geeksforgeeks.org Производительность метода может быть чувствительна к выбору гиперпараметров, таких как количество кластеров и мера сродства. www.geeksforgeeks.org
• Вычислительная сложность. www.geeksforgeeks.org Спектральная кластеризация может быть трудоёмкой с точки зрения вычислений, особенно при работе с большими наборами данных. www.geeksforgeeks.org
• Масштабируемость. www.geeksforgeeks.org Метод может плохо масштабироваться для чрезвычайно больших наборов данных из-за этапа разложения по собственным значениям. www.geeksforgeeks.org