关于模糊 $K$-Means 问题的核心集构造

Johannes Blömer; Sascha Brauer; Kathrin Bujna

关于模糊 $K$-Means 问题的核心集构造

机器学习 2018-09-28 v3 数据结构与算法

作者: Johannes Blömer , Sascha Brauer , Kathrin Bujna

摘要

模糊 $K$ -means 问题是著名的 $K$ -means 问题向软聚类的一种流行推广。我们提出了首个模糊 $K$ -means 核心集，其大小与维度成线性关系，与簇数成多项式关系，与点数成多对数关系。我们表明这些核心集可用于计算模糊 $K$ -means 的 $(1+\epsilon)$ -近似，改进了先前提出的结果。我们进一步表明，我们的核心集可以在仅插入的数据流设置中维护，其中数据点逐个到达。

关键词

模糊 K-means 核心集构造软聚类流式算法近似算法

引用

@article{arxiv.1612.07516,
  title  = {On Coreset Constructions for the Fuzzy $K$-Means Problem},
  author = {Johannes Blömer and Sascha Brauer and Kathrin Bujna},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1612.07516},
  year   = {2018}
}

备注

Coreset Construction unchanged, improved applications section

关于模糊 $K$-Means 问题的核心集构造

摘要

关键词

引用

备注

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