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スペクトル クラスタリング

グラフベースのアルゴリズムを使用してクラスターを求める

"スペクトル クラスタリング" は、データ内にある k 個の任意の形状のクラスターを見つけるためのグラフベースのアルゴリズムです。この手法では、データを低次元で表します。低次元では、データ内のクラスターがより広く分離されるため、k-means または k-medoids クラスタリングといったアルゴリズムを使用できます。この低次元は、ラプラシアン行列の固有ベクトルに基づいています。ラプラシアン行列は、データ点間の局所的な近傍関係をモデル化する類似度グラフを無向グラフとして表す 1 つの方法です。クラスター数がわかっている場合はスペクトル クラスタリングを使用できますが、このアルゴリズムにはデータ内のクラスター数を推定する方法も用意されています。

関数

spectralclusterスペクトル クラスタリング

トピック

スペクトル クラスタリングを使用したデータの分割

グラフベースのアプローチを使用して、データを k 個のクラスターに分割します。