對于金融風(fēng)險(xiǎn)評估使用譜聚類來識別具有相似風(fēng)險(xiǎn)特征的客戶或交易將各種風(fēng)險(xiǎn)因素（如信用評分、歷史交易記錄等）轉(zhuǎn)化為數(shù)值型特征向量，利用譜聚類算法進(jìn)行分類。在Java中，使用Apache Commons Math庫或者JML (Java Machine Learning)庫來進(jìn)行譜聚類的計(jì)算。

譜聚類同樣在這些領(lǐng)域得到用。在紙張?jiān)O(shè)計(jì)中通過顏色、紋理等特征對不同的紙張進(jìn)行聚類；在商業(yè)空間設(shè)計(jì)中，根據(jù)店鋪布局、裝修風(fēng)格等因素對不同商鋪進(jìn)行聚類；在樂器方面，根據(jù)音色、頻率等特征對不同的樂器進(jìn)行聚類。

- 在實(shí)現(xiàn)譜聚類算法時(shí)，要注意選擇合適的距離度量方式，因?yàn)檫@會直接影響到聚類的效果。

- 由于譜聚類計(jì)算圖的拉普拉斯矩陣，因此在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能會比較耗時(shí)。為了提高效率，考慮使用些優(yōu)化策略，隨機(jī)抽樣或者稀疏矩陣表示。