English(EN) Stochastic complexity of vectors containing cluster structure

新方法大幅降低聚类结构分析的计算量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员开发了一种新的、高效的方法来计算包含聚类结构的向量的随机概率。这项进展利用了归一化最大似然（NML）模型和一种新颖的递归公式，将计算复杂度从相对于向量大小和聚类数量的多项式时间降低到线性时间。这一突破对于数据聚类具有重要意义，特别是在最小描述长度（MDL）原理用于估计最佳聚类数量和结构的应用中。 AI

影响提高了数据聚类算法的效率，可能加速机器学习和基因组学领域的研究。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Daniel Nicorici, Olli Yli-Harja, Jaakko Astola · 2026-09-02 04:00

包含聚类结构的向量的随机复杂度

arXiv:2609.00084v1 Announce Type: cross Abstract: This paper studies the problem of computing the stochastic probability (shortest code length) of the encoded vectors containing cluster structure using Normalized Maximum Likelihood (NML) model. This is of great theoretical and pr…

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