通过联系 k-means 问题实现基尼不纯度的极小化
数据结构与算法
2018-10-02 v1 计算复杂性
机器学习
摘要
基尼不纯度是用于决策树/随机森林构建中选择属性的度量之一。在本注记中，我们讨论了计算具有最小加权基尼不纯度的划分问题与 -means 聚类问题之间的联系。基于这些联系，我们证明了计算具有最小加权基尼的划分是一个 NP-Complete 问题，并讨论了如何获得具有可证明近似比的基尼极小化新算法。
引用
@article{arxiv.1810.00029,
title = {Minimization of Gini impurity via connections with the k-means problem},
author = {Eduardo Sany Laber and Lucas Murtinho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00029},
year = {2018}
}