图分类近期受到了机器学习各个领域的广泛关注，例如核方法、序列建模或图嵌入。所有这些方法都提供了有前景的结果，但各自具有不同的优缺点。然而，大多数方法依赖于复杂的数学理论，并且需要强大的计算能力才能达到最佳性能。本文提出了一种基于图拉普拉斯矩阵谱分解的简单快速算法，用于执行图分类并为数据集提供一个初步的参考分数。实验结果表明，该方法在与现有最先进算法的竞争中表现出色。