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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.5
- 수록면
- 614 - 621 (8page)
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Scalability of clustering algorithms is critical issues facing the data mining community. This is particularly true for computationally intense tasks such as data clustering. Random sampling of instances is one possible means of achieving scalability but a pervasive problem with this approach is how to deal with the noise that this introduces in the evaluation of the learning algorithm. This paper develops a new optimization based clustering approach using an algorithms specifically designed for noisy performance. Numerical results illustrate that with this algorithm substantial benefits can be achieved in terms of computational time without sacrificing solution quality.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Scalable Clustering
3. Optimization-Based Clustering
4. Scalability
5. Conclusions and Future Research
References
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