ABSTRAK
Clustering adalah salah satu topik penting pada bidang Data Mining. Teori graf dapat digunakan untuk membantu clustering dengan cara membuat graf yang mewakili data-data yang akan di-cluster. Salah satu metode graf clustering adalah k-way spectral clustering yang memanfaatkan sebanyak k nilai eigen dan vektor eigen pertama dari matriks Laplacian suatu graf untuk melakukan clustering dengan k adalah banyaknya cluster yang diinginkan. Pada skripsi ini dibahas mengenai algoritma k-way spectral clustering merujuk kepada Ng, Jordan, dan Weiss (2002) dan von Luxburg (2007).

---

ABSTRACT

Clustering is one of the most important topic in Data Mining. Graph can be used to do clustering by forming a representation graph data which is needed to be clustered. K-way spectral clustering is one of many methods of graph clustering. This method uses first-k eigen values and eigen vectors of a Laplacian matrix to cluster with k is the number of desired clusters. In this skripsi, it will be discussed a k-way spectral clustering algorithm by Ng, Jordan, and Weiss (2002) and von Luxburg (2007).