Clustering spectral et Laplacien Eigenmaps

Cette séance de cours couvre les techniques avancées d'apprentissage automatique axées sur le clustering spectral et les cartes propres laplaciennes. Les méthodes spectrales décomposent la matrice de Graph Laplacian pour identifier les variétés non linéaires dans les données. En construisant un graphique de similarité et en mesurant les distances, le regroupement spectral peut déterminer le nombre de grappes dans un ensemble de données. La décomposition des valeurs propres de la matrice laplacienne joue un rôle crucial dans l'identification des composants connectés et le regroupement. Laplacian eigenmaps et Isomap sont considérés comme des méthodes d'intégration non linéaires, soulignant l'importance des distances géodésiques dans la capture des relations de données. La séance de cours se termine par un résumé des méthodes spectrales, mettant l'accent sur la puissance du clustering spectral et des incorporations laplaciennes lorsque le noyau est bien choisi.