面向大数据的K-means算法综述

• 作者: 任远航
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类 K-means 采样 次线性时间算法 理论保证
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 3528-3533
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0581

摘要

聚类作为一种重要的数据挖掘方式,如何在海量数据下更快获得一个有理论保证的K-means的近似解是一个关键问题.首先,定义K-means问题并介绍相关背景;然后,从理论保证和加速两个方面分别介绍国内外先进研究成果;最后,总结现有成果并对未来面向大数据的K-means研究方向予以展望和预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任远航		1	0	0.0	0.0