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具有背景知识的高效 $k$- 中心聚类
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内容提要
研究人员提出了一种基于背景知识的约束$k$-中心聚类算法，该算法具有最佳比例2的高效逼近算法。实验证明，该算法在聚类成本、质量和运行时间方面具有优势。
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关键要点
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研究人员提出了一种基于背景知识的约束$k$-中心聚类算法。
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该算法具有最佳比例2的高效逼近算法。
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算法使用了反支配集、线性规划整体多面体和线性规划对偶等技术。
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构建了竞争性基准算法，并在真实数据集上进行了实证评估。
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实验结果验证了理论发现，显示算法在聚类成本、质量和运行时间方面的优势。
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