Weighted K-means support vector machine for cancer prediction
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新算法在公平 k-均值聚类中实现子 4 近似
研究人员开发了一种新的公平 k-均值聚类近似算法，旨在确保机器学习应用中受保护群体的公平代表性。该算法结合了线性规划松弛和几何变换来构建候选聚类中心。这种方法改进了先前的方法，实现了低于 4 的近似比，与之前的 5 因子相比有了显著降低。所提出的解决方案精确地满足了公平性约束，并且可以以最小的成本增加四舍五入为整数分配。
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新的谱算法加速马尔可夫链收敛
研究人员开发了用于选择定义有限马尔可夫链平均核的状态空间划分的谱算法。这些算法旨在通过将基线核与吉布斯核组合或混合来加速收敛，吉布斯核在选定的块内重新采样。选择过程涉及使用加权 k-means 对马尔可夫链平方核的底部非恒定特征函数进行四舍五入，或对加性混合物进行代数上最小的特征函数进行四舍五入。该目标被证明等同于最小化初始块标签与一次跃迁后的状态之间的皮尔逊卡方互信息，从而提供了概率解释。在各种模型上的实验表明，每次迭代在收敛和统计…
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新研究对具有异构距离衰减的设施选址问题进行分类
一篇新发表在arXiv上的研究论文介绍了一种处理具有异构距离衰减的设施选址问题的新方法。在这种场景下，设施的价值随距离衰减，且衰减率各不相同。该研究对离散和连续目标提供了可处理性分类，并提供了一种精确的离散方法，可在几秒钟内解决实例。此外，它还提出了一种启发式方法，该方法能非常接近最优解，并且优于现有算法，在真实世界的订单配送数据上证明了其有效性。