研究人员开发了一种名为基于分配的反聚类（ABA）算法的新算法，以解决计算密集型的欧几里得反聚类问题。这个问题是NP难的，涉及将数据划分为组，使得每组内的元素尽可能不相似，其应用包括机器学习，例如为随机梯度下降生成小批量。ABA算法显示出显著的可扩展性，能够在几分钟内处理数百万个对象和数十万个反聚类，在解的质量和速度方面均优于现有方法。 AI
影响 为机器学习中的小批量生成提供了一种更有效的方法，有可能加快大型数据集的训练速度。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍特定计算问题新算法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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