Mejora de las variantes de K-Means - Couverture souple

Chilamakur, Raghavendra ; Kypa, Rajendra Prasad ; Francis, Reuben Bernard

9786204215921: Mejora de las variantes de K-Means

Couverture souple

ISBN 10 : 6204215922 ISBN 13 : 9786204215921

Editeur : Ediciones Nuestro Conocimiento, 2021

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El an�lisis de clustering es uno de los algoritmos de procesamiento de datos m�s utilizados. Durante m�s de medio siglo, K-means sigue siendo el algoritmo de clustering m�s popular debido a su simplicidad. El clustering tradicional de K-means trata de asignar n objetos de datos a k clusters empezando con centros iniciales aleatorios. Sin embargo, la mayor�a de las variantes de k-medias tienden a calcular la distancia de cada punto de datos a cada centroide de cluster en cada iteraci�n. Proponemos una heur�stica r�pida para superar este cuello de botella con s�lo un aumento marginal del error cuadr�tico medio (MSE). Observamos que a lo largo de todas las iteraciones de K-means, un punto de datos cambia su pertenencia s�lo entre un peque�o subconjunto de clusters. Nuestra heur�stica predice dichos clusters para cada punto de datos observando los clusters cercanos despu�s de la primera iteraci�n de k-means. Aumentamos variantes bien conocidas de k-means como Enhanced K-means y K-means with Triangle Inequality utilizando nuestra heur�stica para demostrar su eficacia. Para varios conjuntos de datos, nuestra heur�stica consigue un aumento de velocidad de hasta 3 veces en comparaci�n con las variantes eficientes de k-means.

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�diteur: Ediciones Nuestro Conocimiento
Date d'�dition: 2021
Langue: espagnol
ISBN 10: 6204215922
ISBN 13: 9786204215921
Reliure: Broch�
Nombre de pages: 56
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Mejora de las variantes de K-Means

Raghavendra Chilamakur

Edit� par Ediciones Nuestro Conocimiento Okt 2021, 2021

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -El an�lisis de clustering es uno de los algoritmos de procesamiento de datos m�s utilizados. Durante m�s de medio siglo, K-means sigue siendo el algoritmo de clustering m�s popular debido a su simplicidad. El clustering tradicional de K-means trata de asignar n objetos de datos a k clusters empezando con centros iniciales aleatorios. Sin embargo, la mayor�a de las variantes de k-medias tienden a calcular la distancia de cada punto de datos a cada centroide de cluster en cada iteraci�n. Proponemos una heur�stica r�pida para superar este cuello de botella con s�lo un aumento marginal del error cuadr�tico medio (MSE). Observamos que a lo largo de todas las iteraciones de K-means, un punto de datos cambia su pertenencia s�lo entre un peque�o subconjunto de clusters. Nuestra heur�stica predice dichos clusters para cada punto de datos observando los clusters cercanos despu�s de la primera iteraci�n de k-means. Aumentamos variantes bien conocidas de k-means como Enhanced K-means y K-means with Triangle Inequality utilizando nuestra heur�stica para demostrar su eficacia. Para varios conjuntos de datos, nuestra heur�stica consigue un aumento de velocidad de hasta 3 veces en comparaci�n con las variantes eficientes de k-means. 56 pp. Spanisch. N� de r�f. du vendeur 9786204215921

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -El an�lisis de clustering es uno de los algoritmos de procesamiento de datos m�s utilizados. Durante m�s de medio siglo, K-means sigue siendo el algoritmo de clustering m�s popular debido a su simplicidad. El clustering tradicional de K-means trata de asignar n objetos de datos a k clusters empezando con centros iniciales aleatorios. Sin embargo, la mayor�a de las variantes de k-medias tienden a calcular la distancia de cada punto de datos a cada centroide de cluster en cada iteraci�n. Proponemos una heur�stica r�pida para superar este cuello de botella con s�lo un aumento marginal del error cuadr�tico medio (MSE). Observamos que a lo largo de todas las iteraciones de K-means, un punto de datos cambia su pertenencia s�lo entre un peque�o subconjunto de clusters. Nuestra heur�stica predice dichos clusters para cada punto de datos observando los clusters cercanos despu�s de la primera iteraci�n de k-means. Aumentamos variantes bien conocidas de k-means como Enhanced K-means y K-means with Triangle Inequality utilizando nuestra heur�stica para demostrar su eficacia. Para varios conjuntos de datos, nuestra heur�stica consigue un aumento de velocidad de hasta 3 veces en comparaci�n con las variantes eficientes de k-means.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 56 pp. Spanisch. N� de r�f. du vendeur 9786204215921

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - El an�lisis de clustering es uno de los algoritmos de procesamiento de datos m�s utilizados. Durante m�s de medio siglo, K-means sigue siendo el algoritmo de clustering m�s popular debido a su simplicidad. El clustering tradicional de K-means trata de asignar n objetos de datos a k clusters empezando con centros iniciales aleatorios. Sin embargo, la mayor�a de las variantes de k-medias tienden a calcular la distancia de cada punto de datos a cada centroide de cluster en cada iteraci�n. Proponemos una heur�stica r�pida para superar este cuello de botella con s�lo un aumento marginal del error cuadr�tico medio (MSE). Observamos que a lo largo de todas las iteraciones de K-means, un punto de datos cambia su pertenencia s�lo entre un peque�o subconjunto de clusters. Nuestra heur�stica predice dichos clusters para cada punto de datos observando los clusters cercanos despu�s de la primera iteraci�n de k-means. Aumentamos variantes bien conocidas de k-means como Enhanced K-means y K-means with Triangle Inequality utilizando nuestra heur�stica para demostrar su eficacia. Para varios conjuntos de datos, nuestra heur�stica consigue un aumento de velocidad de hasta 3 veces en comparaci�n con las variantes eficientes de k-means. N� de r�f. du vendeur 9786204215921

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