Abstract:Along with the expansion a

Abstract:
Along with the expansion and in-depth of the application domain of cluster analysis, one kind of new cluster algorithm called Spectral Clustering algorithm has been aroused great concern by scholars, Spectral Clustering algorithm is newly developing technique in the field of machine learning in recent years. Unlike the traditional clustering algorithms, this can solve the clustering of non-convex sphere of sample spaces and has globally optimal solution. This paper introduces the principle, the induction summary to the current research situation of Spectral Clustering algorithm as well as in various application domains. Firstly, the analysis and induction of some Spectral Clustering algorithms have been made from several aspects, such as the ideas of algorithm, key technology, advantage and disadvantage. On the other hand, some typical Spectral Clustering algorithms have been selected to analyze and compare. Finally, it points out the key problems and future directions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ:พร้อม กับการขยายตัว และในเชิงลึกของโดเมนโปรแกรมประยุกต์การวิเคราะห์คลัสเตอร์ ชนิดของอัลกอริทึมคลัสเตอร์ใหม่ที่เรียกว่าสเปกตรัม Clustering อัลกอริทึมได้รับกระตุ้นกังวล โดยนักวิชาการ อัลกอริธึม Clustering สเปกตรัมคือพัฒนาเทคนิคในฟิลด์ของเครื่องการเรียนรู้ในปีใหม่ ต่างจากอัลกอริธึม clustering ดั้งเดิม นี้สามารถแก้การ clustering ไม่นูนทรงกลมอย่างจอด และมีทางออกที่ดีที่สุดทั่วโลก เอกสารนี้แนะนำหลักการ เหนี่ยวนำสรุปสถานการณ์วิจัยปัจจุบัน ของอัลกอริธึม Clustering สเปกตรัมเช่นเดียว กับ ในโดเมนโปรแกรมประยุกต์ต่าง ๆ ประการแรก การวิเคราะห์และการเหนี่ยวนำของอัลกอริทึมบาง Clustering สเปกตรัมได้ทำจากหลายแง่มุม เช่นความคิดของอัลกอริทึม เทคโนโลยีสำคัญ ข้อดี และข้อเสีย บนมืออื่น ๆ อัลกอริธึม Clustering สเปกตรัมบางทั่วไปมีการเลือกการวิเคราะห์ และเปรียบเทียบ ในที่สุด มันชี้ให้เห็นปัญหาสำคัญและทิศทางในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ:
พร้อมกับการขยายและในเชิงลึกของโดเมนการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์กลุ่มหนึ่งชนิดของอัลกอริทึมคลัสเตอร์ใหม่ที่เรียกว่าผี Clustering ขั้นตอนวิธีการได้รับการกระตุ้นความกังวลที่ดีจากนักวิชาการอัลกอริทึม Spectral Clustering เป็นใหม่พัฒนาเทคนิคในด้านการเรียนรู้ของเครื่องใน ปีที่ผ่านมา ซึ่งแตกต่างจากขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มแบบดั้งเดิมนี้สามารถแก้ปัญหาการจัดกลุ่มของทรงกลมนูนไม่ใช่ตัวอย่างของพื้นที่และมีทางออกที่ดีที่สุดทั่วโลก กระดาษนี้จะแนะนำหลักการสรุปการเหนี่ยวนำให้เข้ากับสถานการณ์ปัจจุบันของการวิจัย Spectral Clustering ขั้นตอนวิธีการเช่นเดียวกับในโดเมนโปรแกรมประยุกต์ต่างๆ ประการแรกการวิเคราะห์และการเหนี่ยวนำของบางส่วนขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มสเปกตรัมได้รับการทำจากหลายด้านเช่นความคิดของอัลกอริทึมเทคโนโลยีที่สำคัญประโยชน์และข้อเสีย ในทางกลับกันบางคนทั่วไปขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มสเปกตรัมได้รับการคัดเลือกเพื่อวิเคราะห์และเปรียบเทียบ ในที่สุดก็ชี้ให้เห็นปัญหาที่สำคัญและทิศทางในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ :พร้อมกับการขยายและในเชิงลึกของการประยุกต์ใช้โดเมนของการวิเคราะห์การเกาะกลุ่มหนึ่งเป็นกลุ่มใหม่เรียกว่าสเปกตรัมขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีได้กระตุ้นความกังวลมาก โดยนักวิชาการ สเปกตรัมขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มใหม่เทคนิคการพัฒนาในด้านการเรียนรู้เครื่อง ในช่วงปี ซึ่งแตกต่างจากแบบดั้งเดิมในการจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีนี้สามารถแก้ปัญหาคุณภาพของไม่นูนเป็นทรงกลมของตัวอย่างเป็นและมีทั่วโลกที่ดีที่สุดโซลูชั่น กระดาษนี้จะแนะนำหลักการอุปนัยสรุปการวิจัยในปัจจุบันสถานการณ์ของสเปกตรัมขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มเช่นเดียวกับในโดเมนโปรแกรมประยุกต์ต่าง ๆ คือ การวิเคราะห์และการแบ่งกลุ่มขั้นตอนวิธีการบางอย่างได้จากหลายแง่มุม เช่น แนวคิดของขั้นตอนวิธี เทคโนโลยีสำคัญ ข้อดีและข้อเสีย บนมืออื่น ๆที่บางทั่วไปสเปกตรัมขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มคัดสรรมาเพื่อวิเคราะห์และเปรียบเทียบ สุดท้ายก็ชี้ให้เห็นปัญหาที่สำคัญ และทิศทางในอนาคต