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【24h】

Oracle Clustering: Dynamic Partitioning Based on Random Observations

机译：Oracle群集：基于随机观察的动态分区

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In this paper, a new dynamic clustering algorithm basedon random sampling is proposed. The algorithm addresseswell known challenges in clustering such as Dynamism, Stability, and Scaling. The core of the proposed method isbased on the definition of a function, named the Oracle,which can predict whether two random data points belongto the same cluster or not. Furthermore, this algorithm isalso equipped with a novel technique for determination ofthe optimal number of clusters in datasets. These properties add the capabilities of high performance and reducing the effect of scale in datasets to this algorithm. Finally, the algorithm is tuned and evaluated by means of various experiments and in-depth analysis. High accuracy and performance results obtained, demonstrate the competitiveness of our algorithm.
机译：本文提出了一种基于随机采样的新动态聚类算法。该算法介绍了集群中的已知挑战，例如动态，稳定性和缩放。所提出的方法的核心基于函数的定义，命名为Oracle，它可以预测两个随机数据点是否属于同一群集。此外，这种算法ISALSO配备了一种用于确定数据集中最佳簇数的新技术。这些属性增加了高性能的能力，并降低了数据集中的尺度对该算法的影响。最后，通过各种实验和深入分析进行调谐和评估该算法。获得的高精度和性能结果，展示了我们算法的竞争力。

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