<i>k</i>-Center Clustering with Outliers in Sliding Windows

Metric <i>k</i>-center clustering is a fundamental unsupervised learning primitive. Although widely used, this primitive is heavily affected by noise in the data, so a more sensible variant seeks for the best solution that disregards a given number <i>z</i> of points of the dataset, which are called...

Бүрэн тодорхойлолт

Номзүйн дэлгэрэнгүй

Үндсэн зохиолчид:	Paolo Pellizzoni, Andrea Pietracaprina, Geppino Pucci
Формат:	Artigo
Хэл сонгох:	Inglês
Хэвлэсэн:	MDPI AG 2022-01-01
Цуврал:	Algorithms
Нөхцлүүд:	<i>k</i>-center with outliers effective diameter big data data stream model sliding windows coreset
Онлайн хандалт:	https://www.mdpi.com/1999-4893/15/2/52
Шошгууд:	Шошго нэмэх Шошго байхгүй, Энэхүү баримтыг шошголох эхний хүн болох!