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一种通过采样点子集来有效计算大型矩阵谱分解的近似方法。
谱聚类中的优化目标，通过评估割与簇体积之比来衡量分区质量。
矩阵分解A = UΣV^T，将谱分解推广到非方阵，用于降维。
根据W[i,j] = exp(-||x_i - x_j||²/2σ²)计算的相似性矩阵，其中σ参数控制高斯核宽度。
度量Q = (1/4m)∑[A[i,j] - (k_i*k_j)/2m]δ(c_i,c_j)，评估图划分成社区的强度。