スペクトラルクラスタリングでは，ラプラシアン固有マップなどと同様に，ラプラシアン行列を構築し，その固有値分解を行う．そして，固有値が小さい順にいくつかの本質的な固有ベクトルを抽出し，それを各データの座標とみなす．この操作により，データの連結性に基づいた座標に変換されたことになる．したがって，後はこの座標に対してk-means法などを行うだけでよい．なお，クラスタリングの手続きとしては，1番目の座標のみを用いて分割し，分割後のデータで再度同様の操作を行うと操作を再帰的に行うことで，階層的なクラスタリングをトップダウンに行うといったアプローチもある．（実験医学増刊3820より）

機械学習を生命科学に使う！

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編