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加速大规模稀疏文档数据的球形K均值聚类
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内容提要

本文提出了一种加速球形K均值聚类算法，针对大规模高维稀疏文档数据集，显著减少相似性计算中的乘法次数，实验结果表明其速度优于现有技术。

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关键要点

  • 提出了一种加速球形K均值聚类算法，针对大规模高维稀疏文档数据集。
  • 解决了现有算法在性能上受限的问题。
  • 通过架构友好的方法设计（AFM），显著减少了相似性计算中的乘法次数。
  • 实验结果表明该算法在大规模文档处理中的速度性能优于现有技术。
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标签

实验结果 球形K均值 相似性计算 聚类算法 高维稀疏数据
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