具有背景知识的高效 $k$- 中心聚类

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

在这项工作中，我们在广泛采用的 $k$- 中心聚类的基础上构建其输入的背景知识作为必连（ML）和禁连（CL）约束集，并通过使用一系列技术，包括反支配集、线性规划整体多面体和线性规划对偶，得出了第一个具有最佳比例 2 的约束 $k$-...

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。

约束$k$-中心聚类算法 聚类成本 背景知识 质量 高效逼近算法
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