Dans cet article, on montre une équivalence directe entre la classification spectrale et l'ACP à noyau, et on montre que les deux sont des cas particuliers d'un problème plus général, celui d'apprendre les fonctions propres d'un noyau. Ces fonctions fournissent une base pour un espace de Hilbert dont le produit scalaire est défini par rapport à la densité des données. Les fonctions propres définissent une transformation de coordonnées naturelles pour de nouveaux points, alors que des méthodes comme la classification spectrale et les 'Laplacian eigenmaps' ne fournissaient un système de coordonnées que pour les exemples d'apprentissage. Cette analyse suggère aussi de nouvelles approches à l'apprentissage non-supervisé dans lesquelles on extrait des abstractions qui résument la densité des données, telles que des variétés et des classes naturelles.

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