機械学習ノート: スペクトラルクラスタリング(参考: The elements of statistical learning他) - Qiita機械学習ノート: スペクトラルクラスタリング(参考: The elements of statistical learning他) 1. 要約 通常のK-meansクラスタリングでは，重心からの距離によってクラス形成を行うため，クラスターの形状が超球状になります．本来のデータ構造が非凸集合である場合(e.g. 三日月型データetc.)は，誤分類が多くなってしまいます．そうした場合には，クラス形成をグラフカットによって達成しようとするスペクトラルクラスタリングが有用です．今回の記事では，スペクトラルクラスタリングについて，ざっくりと解説しました．こちらのqiita記事やこのスライドを参考にしているため，詳しくはこれらを見てください． 2. グラフラプラシアン グラフラプラシアンについては，この記事(グラフラプラシアンを噛み砕いて噛み砕いて跡形もなくしてみた)が詳しかったです．要約すると，グラ
