加速球形 k-means 聚类
机器学习
2021-11-02 v1
摘要
球形 k-means 是一种广泛用于稀疏高维数据（如文档向量）的聚类算法。虽然针对原始 k-means 算法已提出若干改进与加速方法，但并非所有都能轻易迁移到球形变体：许多加速技术（如 Elkan 和 Hamerly 算法）依赖于欧氏距离三角不等式。然而，球形 k-means 出于计算效率考虑使用余弦相似度而非距离。本文中，我们将 Elkan 和 Hamerly 加速方法引入球形 k-means 算法，直接基于余弦而非欧氏距离进行计算以获得显著加速，并在真实数据上评估这些球形加速方法。
引用
@article{arxiv.2107.04074,
title = {Accelerating Spherical k-Means},
author = {Erich Schubert and Andreas Lang and Gloria Feher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04074},
year = {2021}
}