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

Некоторые преимущества спектральной кластеризации в машинном обучении:

• Обнаружение скрытой структуры. 1 Спектральная кластеризация может выявить базовые структуры и закономерности в данных, которые неочевидны при использовании других методов. 1
• Устойчивость к шуму. 1 Метод относительно устойчив к зашумленным данным, что делает его подходящим для реальных наборов данных с несовершенствами. 1
• Универсальность. 1 Спектральная кластеризация может применяться в широком спектре областей, от обработки изображений до анализа социальных сетей. 1
• Работа с кластерами сложных форм. 2 Метод позволяет обрабатывать многомерные данные из-за понижения размерности перед их кластеризацией. 2

Некоторые недостатки спектральной кластеризации:

• Чувствительность к гиперпараметрам. 1 Производительность метода может быть чувствительна к выбору гиперпараметров, таких как количество кластеров и мера сродства. 1
• Вычислительная сложность. 1 Спектральная кластеризация может быть трудоёмкой с точки зрения вычислений, особенно при работе с большими наборами данных. 1
• Масштабируемость. 1 Метод может плохо масштабироваться для чрезвычайно больших наборов данных из-за этапа разложения по собственным значениям. 1