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→寻找成块划分的谱分解方法
# 获取一个 <math>n\times n</math> 维的马尔科夫矩阵 <math>P</math>，或者马尔科夫链的频率采样，并由此得到频率矩阵 <math>F</math>；
# 获取一个 <math>n\times n</math> 维的马尔科夫矩阵 <math>P</math>，或者马尔科夫链的频率采样，并由此得到频率矩阵 <math>F</math>；
# 获取马尔科夫秩 <math>r</math>，或者把 <math>r</math> 视为待选超参；
# 获取马尔科夫转移矩阵的秩 <math>r</math>，或者把 <math>r</math> 视为待选超参；
# 对 <math>F</math> 进行 SVD 分解，<math>F = U \Sigma V^T</math>；
# 对 <math>F</math> 进行 SVD 分解，<math>F = U \Sigma V^T</math>；
# 取前 <math>r</math> 个右奇异向量，把每个状态映射成向量 <math>V_{[i,:r]}</math>，再在这些点上做聚类。等价地，可以写成寻找下式对应的最优划分 <math>\Omega_1,\Omega_2,\ldots,\Omega_r</math>：
# 取前 <math>r</math> 个右奇异向量，把每个状态映射成向量 <math>V_{[i,:r]}</math>，再在这些点上做聚类。等价地，可以写成寻找下式对应的最优划分 <math>\Omega_1,\Omega_2,\ldots,\Omega_r</math>：