Enhancing Variants of K-Means

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2019, 2019

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786139983803

Titel
Enhancing Variants of K-Means
Autor
Raghavendra Chilamakur
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2019
Veröffentlichungsjahr
2019
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6139983800
ISBN-13
9786139983803
Artikelgewicht
113 Gramm
Abmessungen
220x150x5 mm

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