انجمن کامپیوتر ایران

روش¬های کلاسیک خوشه¬بندی در برخورد با خوشه¬های نا¬محدب کارایی لازم را ندارند و عموما منجر به نتایج ضعیفی می¬شوند. در این حالت خوشه¬بندی طیفی روشی قدرتمند برای دسته¬بندی داده¬ها محسوب می¬شود. این تکنیک با تبدیل فضای ورودی، فضای جدیدی با قابلیت توصیف مناسب¬تر از داده¬ها را در اختیار ما قرار می دهد. در این مقاله، فضایی جدید برای خوشه¬بندی طیفی معرفی می¬شود که مبتنی بر توصیف زیر¬خوشه¬های موجود در مجموعه¬داده می¬باشد. این فضا در برابر داده¬های نویزی مقاوم است و در مقایسه با روشNJW به عنوان یکی از پر¬کاربرد¬ترین الگوریتم¬های خوشه¬بندی طیفی، منجر به نتایجی به¬مراتب موفقیت¬آمیز¬تر می¬شود.