Spectral Clustering and Kernel PCA are Learning Eigenfunctions
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it