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Enhancing Variants of K-Means
Verlag: LAP Lambert Academic Publishing, 2019
ISBN 10: 6139983800 ISBN 13: 9786139983803
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Mejora de las variantes de K-Means
Verlag: Ediciones Nuestro Conocimiento, 2021
ISBN 10: 6204215922 ISBN 13: 9786204215921
Sprache: Spanisch
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Enhancing Variants of K-Means
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
ISBN 10: 6139983800 ISBN 13: 9786139983803
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbZustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Clustering analysis is one of the most commonly used data processing algorithms. Over half a century, K-means remains the most popular clustering algorithm because of its simplicity. Traditional K-means clustering tries to assign n data objects to k clusters starting with random initial centers. However, most of the k- means variants tend to compute distance of each data point to each cluster centroid for every iteration. We propose a fast heuristic to overcome this bottleneck with only marginal increase in Mean Squared Error (MSE). We observe that across all iterations of K-means, a data point changes its membership only among a small subset of clusters. Our heuristic predicts such clusters for each data point by looking at nearby clusters after the first iteration of k-means. We augment well-known variants of k- means like Enhanced K-means and K-means with Triangle Inequality using our heuristic to demonstrate its effectiveness. For various datasets, our heuristic achieves speed-up of up-to 3 times when compared to efficient variants of k-means.
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Melhorar as Variantes de K-Means
Verlag: Edições Nosso Conhecimento, 2021
ISBN 10: 6204215957 ISBN 13: 9786204215952
Sprache: Portugiesisch
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