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Mettu and Plaxton
Mettu and Plaxton
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新的贪心算法简化了 $k$-中值和 $k$-均值聚类
研究人员开发了一种更简单、更快的贪心算法，用于解决 $k$-均值和 $k$-中值聚类问题。这种新方法改进了 Mettu 和 Plaxton 的递归贪心算法，在图指标和欧几里得空间中提供了更优的性能。该算法的实现得到了简化，使其在无监督学习的实际应用中更加高效。
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新算法处理图上的动态 (k, z)-聚类
研究人员开发了一种新颖的随机增量算法，用于图上的动态 (k, z)-聚类。即使图经历对抗性边更新，该算法也能有效地维护近似解。该方法包括两个阶段：首先，使用先前用于增量图的算法的改编版来维护双标准近似解，然后，使用动态跨度和静态聚类算法来实现最终的 (k, z)-聚类。