Dasgupta recently introduced a cost function for the hierarchical clustering
of a set of points given pairwise similarities between them. He showed that
this function is NP-hard to optimize, but a top-down recurs
本文提出两种高效的分层聚类算法，针对 Dasgupta 成本函数。对于任何有明确集群结构的输入图 G，我们设计的算法在 G 的输入大小几乎为线性的时间内运行，并返回一个相对于 Dasgupta 成本函数的 O (1) 近似 HC 树。我们将我们的算法的性能与先前的最新技术在合成和真实世界的数据集上进行比较，并表明我们设计的算法在更短的运行时间内产生了相当或更好的 HC 树。