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一种解决低维 k-means 聚类问题的割平面算法
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了k-means聚类问题，将其表示为结构化的凸分配问题，利用低维结构解决大数据集的问题。该方法结合了全局优化理论的方法来加速处理程序，并提供了性能的数值结果。
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关键要点
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聚类是数据科学和机器学习中的基本工具之一。
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k-means 聚类是最常见的聚类方法之一。
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本文研究了低维数据实例的 k-means 问题。
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将 k-means 问题表示为结构化的凸分配问题。
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利用低维结构来解决大数据集的问题。
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该方法结合全局优化理论以加速处理程序。
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提供了性能的数值结果。
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