Scaling up Kernel Grower Clustering Method for Large Data Sets via Core-sets

Chang Chang, Liang Liang, Deng Deng, Xiaoming, Zheng Zheng, Sui-Wu, Wang, Yongqing · Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni · 2008

核栽培者是聚类最近 Camastra 和 Verri 建议的方法的一个新奇的核。它证明为各种各样的数据的好性能关于流行聚类的算法有利地设定并且比较。然而,方法的主要缺点是在处理大数据集合的弱可伸缩能力,它极大地限制它的应用程序。在这份报纸,我们用核心集合建议一个可伸缩起来的核栽培者方法,它是比为聚类的大数据的原来的方法显著地快的。同时,它能处理很大的数据集合。象合成数据集合一样的基准数据集合的数字实验显示出建议方法的效率。方法也被用于真实图象分割说明它的性能。

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