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带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法
文献摘要：
k-均值问题是聚类中的经典问题,亦是NP-难问题.如果允许数据点不聚类,而是支付惩罚费用,则引出带惩罚的k-均值问题.本文将带惩罚的k-均值问题从欧氏距离推广到更一般的μ-相似Bregman散度,研究了带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法.本文给出的初始化算法,近似比与μ和数据点惩罚最大值与最小值的比例r相关.
文献关键词：
近似算法;k-均值;惩罚;μ-相似Bregman散度;初始化算法
中图分类号：
作者姓名：
刘文杰;张冬梅;张鹏;邹娟
作者机构：
山东建筑大学计算机科学与技术学院,山东济南250101;山东大学软件学院,山东济南250101;曲阜师范大学数学科学学院,山东曲阜273165
文献出处：
引用格式：
[1]刘文杰;张冬梅;张鹏;邹娟-.带惩罚μ-相似Bregman散度k-均值问题的初始化算法)[J].运筹学学报,2022(01):99-112
A类：
B类：
Bregman,散度,初始化算法,经典问题,NP,据点,引出,出带,欧氏距离,近似比,最小值,近似算法
AB值：
0.304704
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