Спектральная кластеризация аффинной матрицы

Я пытаюсь выполнить спектральную кластеризацию.

У меня есть собственные векторы симметричной матрицы сродства, и мне нужно найти (взято из статьи), где x' Mx — межкластерная оценка.

1. Является ли x'Mx таким же, как вектор кластера, и поэтому argmax будет означать главный вектор собственных векторов (т.е. собственный вектор с наибольшим собственным значением)?
2. Если да, то следует ли вычислять x* для каждого кластера? (Потому что как один вектор может описать все кластеры..)

В коде (с использованием библиотеки OpenCV)

    //a symmetric affinity matrix calculated prior
    CvScalar scal;
    CvMat* evec  = cvCreateMat(src->height,src->height,CV_32FC1); //eigenvectors
    CvMat* eval  = cvCreateMat(1,src->height,CV_32FC1);  //eigenvalues (1xN)
    cvZero(evec);
    cvZero(eval);
    cvEigenVV(&mat, evec, eval, 1);

    //result is eval->cols == mat.cols and eval->rows == mat.rows
    for( int j = 0; j < eval->cols; j++ )
    {
        /*access the obtained eigenvalues*/
        scal = cvGet2D( eval, 0, j );
        printf( "\n%f\n", scal.val[0]);

        for(int i=0;i < evec->rows;i++){   
            printf(" vector: %d: %f ", j, cvmGet(evec,j,i)); //Fetching each component of Eigenvector i    
        }
        printf("\n");
    }