Le partitionnement spectral utilise le plus souvent les vecteurs propres d'une matrice de similarités.
Ces vecteurs propres sont ensuite utilisés pour représenter les données d'origine dans un espace de dimensions réduites, permettant ainsi une visualisation et une analyse plus facile. Le nombre de dimensions est souvent fixé à 2 ou 3.