스펙트럼 클러스터링의 고유 값 및 고유 벡터는 물리적으로 무엇을 의미합니까? 나는 그 때 λ_0 = λ_1 = 0 그 때 우리는 2 개의 연결 한 분대가있을 것이라는 점을 본다. 그러나, λ_2,...,λ_k은 무엇을 말해 줍니까? 나는 다중성에 의한 대수적 연결을 이해하지 못합니다.스펙트럼 클러스터링 고유 벡터 및 고유 값
그래프의 견고성이나 두 그래프의 비교에 대한 결론을 이끌어 낼 수 있습니까?
고유치가 작을수록 연결이 적습니다. 0은 단지 "disconnected"를 의미합니다.
별도의 구성 요소를 만들기 위해 자르기해야하는 가장자리 공유의 값을 고려하십시오. 컷은 고유 벡터와 직교합니다 - t 아래의 노드가 한 구성 요소로, 다른 구성 요소로 이동해야하는 임계 값 t가 있다고 가정합니다.
이는 알고리즘에 다소 의존합니다. 몇몇 스펙트럼 알고리즘의 경우, 고유 성분은 주성분 분석을 통해 쉽게 실행되어 사람의 소비를위한 디스플레이 차원을 감소시킬 수 있습니다. 전력 반복 클러스터링 벡터는 해석하기가 더 어렵습니다.
Mr.Roboto가 이미 언급했듯이, 고유 벡터는 나누기 흐름 (가우스 커널 변형 이후의 평면)에 수직입니다. 스펙트럼 클러스터링 방법은 일반적으로 밀도에 민감하지 않습니다 (즉, "조임"이란 의미입니까?) 그 자체로 데이터 갭을 찾습니다. 예를 들어, 첫 번째 클러스터를 형성하는 단위 구체 내에 50 개 또는 500 개의 노드가 있는지 여부는 중요하지 않습니다. 게임 체인저는 다른 클러스터로 연결되는 "빵 부스럼 (bread crumb)"포인트 (일련의 작은 간격)의 얇은 흔적 대신 명확한 공간 (좋은 간격)이 있는지 여부입니다.