論文の概要: Improving The Performance Of The K-means Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04689v1
• Date: Sun, 10 May 2020 15:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 01:28:19.091160
• Title: Improving The Performance Of The K-means Algorithm
• Title（参考訳）: k-meansアルゴリズムの性能向上
• Authors: Tien-Dung Nguyen
• Abstract要約: 私の論文では、クラスタリング結果の質を概ね保ちながら、IKMを高速化する2つのアルゴリズムを提案している。 最初のアルゴリズムはDivisive K-meansと呼ばれ、クラスタの分割プロセスを高速化することでIKMの速度を改善する。 2つ目のアルゴリズムはPar2PK-means(Par2PK-means)と呼ばれ、Two-Phase K-meansモデルを用いてIKMを並列化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Incremental K-means (IKM), an improved version of K-means (KM), was introduced to improve the clustering quality of KM significantly. However, the speed of IKM is slower than KM. My thesis proposes two algorithms to speed up IKM while remaining the quality of its clustering result approximately. The first algorithm, called Divisive K-means, improves the speed of IKM by speeding up its splitting process of clusters. Testing with UCI Machine Learning data sets, the new algorithm achieves the empirically global optimum as IKM and has lower complexity, $O(k*log_{2}k*n)$, than IKM, $O(k^{2}n)$. The second algorithm, called Parallel Two-Phase K-means (Par2PK-means), parallelizes IKM by employing the model of Two-Phase K-means. Testing with large data sets, this algorithm attains a good speedup ratio, closing to the linearly speed-up ratio.
• Abstract（参考訳）: k-means(km)の改良版であるインクリメンタルk-means(ikm)はkmのクラスタリング品質を大幅に改善するために導入された。 しかし、IKMの速度はKMよりも遅い。 私の論文では、クラスタリング結果の質を概ね保ちながら、IKMを高速化する2つのアルゴリズムを提案する。 最初のアルゴリズムはDivisive K-meansと呼ばれ、クラスタの分割プロセスを高速化することでIKMの速度を改善する。 UCI Machine Learningデータセットを用いてテストすると、新しいアルゴリズムはIKMとして経験的にグローバルな最適化を達成し、IKMより低い複雑さ、$O(k*log_{2}k*n)$、$O(k^{2}n)$である。 2つ目のアルゴリズムはPar2PK-means(Par2PK-means)と呼ばれ、Two-Phase K-meansモデルを用いてIKMを並列化する。 大規模なデータセットを用いてテストすると、このアルゴリズムは線形スピードアップ比に閉ざされた良好なスピードアップ比が得られる。

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