Jul, 2018

将大数据转化为小数据：k 均值、主成分分析和投影聚类的常量大小核心集

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TL;DR本研究提出一种称为 coresets 的降维方法，可用于在高维欧几里得空间中降低大量数据点的大小，适用于多种数据分析技术，包括 k-means 聚类、主成分分析和子空间聚类，并允许流式处理或分布式算法，其大小与输入点的数量和维度无关。
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发现论文，激发创造
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    Mar, 2017

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    Feb, 2017

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    Apr, 2019

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    Apr, 2021

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    Jul, 2020

  • 聚类大数据的收敛时间与准确度权衡

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    Apr, 2024

  • 通过 Coresets 大规模训练高斯混合模型

    该文章提出利用 coresets 的方法来对高斯混合模型进行计算，这种方法可以在保证训练精度的情况下减少数据量从而加快计算速度，经验结果表明，该方法可以显著减少训练时间而近似误差可以忽略不计。

    Mar, 2017

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    Oct, 2018