В чем заключаются преимущества использования спектральной кластеризации при разделении графа?

Некоторые преимущества использования спектральной кластеризации при разделении графа:

• Выявление нелинейных структур в данных. chat01.ai Спектральное преобразование матрицы сходства графа позволяет обнаруживать скрытую геометрическую структуру данных. habr.com
• Работа с данными различных форм кластеров. chat01.ai Алгоритм хорошо справляется с кластеризацией сложных форм. habr.com
• Устойчивость к выбросам и шуму. habr.com Это происходит из-за учёта глобальной структуры данных, а не только локальной. habr.com
• Возможность обработки многомерных данных. habr.com Перед кластеризацией происходит понижение размерности. habr.com
• Применение на больших графах. en.wikipedia.org Сначала определяется структура сообщества графа, а затем происходит кластеризация сообществ. en.wikipedia.org

Однако у спектральной кластеризации есть и недостатки: высокая вычислительная сложность при работе с большими объёмами данных, зависимость от выбора параметров и чувствительность к шуму и выбросам. habr.com chat01.ai