Clustering spectral de graphe

Le clustering spectral de graphes est une méthode de regroupement basée sur la théorie spectrale, qui permet une partition efficace des structures de réseaux complexes en analysant les valeurs propres et les vecteurs propres de la matrice laplacienne du graphe. Son objectif est d'identifier des ensembles de nœuds dans le graphe qui partagent des propriétés similaires, révélant ainsi des structures communautaires sous-jacentes ou des modules fonctionnels. Cette méthode possède une valeur d'application importante dans l'analyse des réseaux sociaux, la bioinformatique, la segmentation d'images et d'autres domaines, offrant des insights profonds sur la structure des données et des solutions optimisées.