スペクトル クラスタリング アルゴリズムに従ってトレーニング サンプルを含む複数の中心 {C1(d1, d2...dn), C2...} を取得したとします。新しいテスト サンプル ベクトル (x1, ... xn) が与えられた場合、それをクラスに入れるにはどうすればよいですか?
スペクトル クラスタリング プロセスで使用した類似性マトリックスは、トレーニング ベクトル間のユークリッド距離だけでなく、測地線距離にも基づいていることに注意してください。したがって、距離は 2 つのベクトルだけでは計算できず、クラスの中心は、K-means で得られるものほど簡単には取得できません。
私が得た1つの解決策は、k最近傍アルゴリズムです。他の解決策はありますか？