Classification via spectral clustering

Abstract

Klasyfikacja spektralna to rozwijająca się od końca poprzedniego wieku metoda analizy skupień. Metoda ta, mimo niekiedy niezbyt rozbudowanej podbudowy teoretycznej, daje bardzo dobre wyniki empiryczne zarówno na zbiorach testowych jak i na rzeczywistych zbiorach danych. Artykuł przedstawia najważniejsze kroki algorytmu klasyfikacji spektralnej, wskazuje sytuacje, w których stosowanie algorytmu daje duże lepsze rezultaty (mierzone indeksem Randa) niż inne metody analizy skupień. W zakończenie przedstawione są rekomendacje dotyczące sytuacji, w których warto stosować tą technikę klasyfikacji.