公平范围 k-中心
数据结构与算法
2022-07-26 v1
摘要
我们研究具有不相交人口群体的数据上 k-中心聚类的公平性问题。具体而言，本工作提出一种公平性变体，其以下限（少数群体保护）和上限（受限主导）同时限制每个群体的中心数量，并为该问题提供了离线算法与单遍流式算法。在下限与上限相同的特殊情况下，我们的离线算法保持了与先前最优方法相同的时间复杂度和近似因子。此外，在此特殊情况下，我们的单遍流式算法在近似因子、运行时间和空间复杂度上均优于先前工作。具体而言，我们算法的近似因子为 13，而先前的 17-近似算法为 17，且先前算法的时间复杂度依赖于度量空间的纵横比（可任意大），而我们算法的运行时间不依赖于纵横比。
引用
@article{arxiv.2207.11337,
title = {Fair Range k-center},
author = {Huy Lê Nguyen and Thy Nguyen and Matthew Jones},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11337},
year = {2022}
}