基于最小聚类求解k-means问题算法

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基于最小聚类求解k-means问题算法

更新时间：2024-10-14

- 基于最小聚类求解k-means问题算法
- Vol. 31, Issue 7, Pages: 46-52(2010)
- 作者机构：
  
  1. 山东交通学院信息工程系
  2. 山东大学计算机科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP301.6
- Published：2010
- 稿件说明：
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[1]王守强,朱大铭.基于最小聚类求解k-means问题算法[J].通信学报,2010,31(07):46-52.

[J]. 2010, 31(7): 46-52.
[1]王守强,朱大铭.基于最小聚类求解k-means问题算法[J].通信学报,2010,31(07):46-52. DOI：

[J]. 2010, 31(7): 46-52. DOI：

摘要

针对每个划分子集要求至少满足一定数量点的k-means问题

设计了该问题的随机近似算法。给出一个样本子集

证明了该样本子集至少以1/2的概率包含每个最优子集中至少一个点

进一步设计近似度为2的随机算法。设计了该问题的（1+ε）随机近似算法

算法的成功概率至少为3/2k+2。利用取样技术

设计了k-means问题的局部搜索随机算法。

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