基于最小聚类求解k-means问题算法

王守强; 朱大铭

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基于最小聚类求解k-means问题算法

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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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来源
《通信学报》 |2010年第7期|46-52|共7页
作者
王守强; 朱大铭;
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作者单位

山东交通学院信息工程系,山东,济南,250023;

山东大学计算机科学与技术学院,山东,济南,250100;

山东大学计算机科学与技术学院,山东,济南,250100;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
随机算法; k-means; 聚类;

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