We leverage results from perturbati

We leverage results from perturbation theory in a novel analysis of a spectral algorithm
for hierarchical clustering to understand its behavior in the presence of noise. We provide
strong guarantees on its correctness; in particular, we show that the amount of noise spectral
clustering tolerates can grow rapidly with the size of the smallest cluster we want to resolve.

Results (Indonesian) 1:

Kita memanfaatkan hasil dari gangguan teori dalam sebuah novel analisis spektral algoritmauntuk hirarkis clustering untuk memahami perilaku dalam kehadiran kebisingan. Kami menyediakanjaminan yang kuat pada kebenaran yang; secara khusus, kami menunjukkan bahwa jumlah suara spektralpengelompokan mentolerir dapat tumbuh dengan ukuran cluster terkecil kita ingin menyelesaikan.

Results (Indonesian) 2:

Kami memanfaatkan hasil dari teori gangguan dalam analisis novel algoritma spektral
untuk hirarkis clustering untuk memahami perilaku di hadapan kebisingan. Kami menyediakan
jaminan yang kuat pada kebenaran nya; khususnya, kami menunjukkan bahwa jumlah suara spektral
mentolerir pengelompokan dapat tumbuh dengan cepat dengan ukuran cluster terkecil kita ingin menyelesaikan.