本研究采用图谱分析的方法，证明了欧几里得 k-means 问题的近似难度对于所有的 k 和 d 都是 NP 难的，同时发现当前最佳难度结果可以被推广到三角免费图中。

Feb, 2015

探讨如何将具有某些限制的聚类问题的近似算法转化为更符合隐私约束的近似算法，并结合隐私与其他约束条件。

Feb, 2018

使用局部搜索启发式策略，本文证明了在任何固定维度的欧几里得空间中，k-means 问题均可提供 PTAS。

Mar, 2016

提供了首个对动态图进行边更新的 k - 中心问题的高效算法

Jul, 2023

本文研究在实际应用中，哪些加性扰动稳定性的实例可以设计有效算法，并证明它们能找到最优聚类。我们提出了一种稳定性定义，并设计了算法以证明稳定实例的最优聚类。当实例具有一定的分离性时，我们显示出一种具有证明保证的鲁棒算法，也能容忍异常值。通过研究真实数据集的稳定性，我们补充了这些结果，并展示了我们的算法在这些基准数据集上的表现。

Dec, 2017

我们提出了一种可扩展的算法来解决由 Jung et al. 和 Mahabadi et al. 引入的个体公平（$p$, $k$）- 聚类问题。我们设计了首个快速局部搜索算法，具有～$O (nk^2)$ 的运行时间，并获得了（O (1), 6）的二对象近似解，然后我们通过实验证明了我们的算法不仅比以前的工作快得多，而且产生了更低成本的解决方案。

Feb, 2024

该研究采用原始 - 对偶算法来解决 $k$-means 聚类问题，在满足集群数量限制的同时得到了 6.357 - 近似比的效果，并在欧几里得度量中解决了 $k$-median 的问题。

Dec, 2016

本文主要讨论聚类算法在数据发布中的应用，特别是隐私保护，作者提出了一种 2 近似算法来解决按照颜色进行分组聚类的问题并讨论了其优化和推广。

Apr, 2010

本文研究了基于 k-median 目标函数的聚类问题，提出了一种称为连续采样的简单但有效的采样技术，并使用该技术开发了一个可在 O（nk）时间内运行的算法来解决 k-median 问题。

Dec, 2012

本文提出了一种基于随机化的近似核 K-means 簇算法，其利用采样点与数据集中所有点之间的核相似性来近似聚类中心，实现了与传统低秩核近似聚类方案相比更好的聚类性能、更短的运行时间和更小的内存需求，最后利用集成聚类技术进一步提高算法性能。

Feb, 2014