ICMLFeb, 2020

K - 聚类的个体公平性

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TL;DR本文提出了一种基于局部搜索的算法，用于实现 $k$-median 和 $k$-means（以及任何使用 $\ell_p$ 范数的 $k$- 聚类），并从个体公平性的角度来考虑。我们的算法提供了一个逼近可行的 $k$- 聚类，其 $k$-median ($k$-means) 的成本与最优的 $k$- 聚类成本相比呈常数比例，并且我们的解决方案大约满足公平条件 (也在常数因子之内)。此外，我们还通过实证评估来补充我们的理论界限。
local searchk-mediank-meansindividual fairness$\ell_p$ norm
发现论文，激发创造
  • 个体公平聚类的改进近似算法

    此论文介绍了一种可行的算法，用于从簇成员与簇中心之间的距离范数角度出发解决公平聚类问题，并对相应指标（如 bicriteria）进行了优化；同时，提供了一种基于模类约束的距离范数成本设施位置 16^p - 近似算法，并将借鉴此算法，将个体公平聚类转化为更一般如群体公平聚类的解法。

    Jun, 2021

  • 一个可扩展的算法用于个体公平的 K-means 聚类

    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

  • 更好的面向个体公平的 $k$- 聚类算法

    运用线性规划和局部搜索算法解决在数据聚类问题中，$\ell_p$-range 目标下的个体公平问题。通过修改 LP 理论和结合局部搜索算法实践，实现更优算法，并在实验中展现了出众的表现。

    Jun, 2021

  • 可扩展的公平聚类

    本研究提出了一种实用的近似公平分解算法，几乎在线性时间内运行，可对结果聚类的平衡性进行更精细的控制。

    Feb, 2019

  • 公平范围聚类的近似算法

    研究公平间距聚类问题，提供 O (1) 的近似算法在最多 k+2l 个中心中选择最小化聚类成本的一组中心，并仅在每个人口统计上最多违反 2 个加法项的上限。

    Jun, 2023

  • 社会公平的常积分因子 $k$- 聚类近似算法

    本研究对含 m 个群体的社会公平 (l_p, k)- 聚类问题的近似算法进行研究，其中特殊情况包括社会公平 k - 中心 (p=1) 和社会公平 k - 均值 (p=2) 问题。研究分别给出了多项式时间和两种不同的 (n^{2^{O (p)} m^2} 和 k^m poly (n)) 的近似算法，并探讨了这些算法与现有算法的比较。

    Jun, 2022

  • 论基本公平聚类的代价

    本文提出了针对多个保护类的公平聚类方法，并且提出了一种松散的公平概念，在这种概念下，可以对所有经典聚类目标进行双标准常数因子近似，这是通过将任意现有不公平的（整数）解和公平的（分数）线性规划解结合起来实现的。

    Nov, 2018

  • 社会公正聚类的近似算法

    本文提出了一种在社会公正聚类中的近似算法，这个问题包括了在一个度量空间中，给定一组点，每个点属于一个或多个组，为了同时满足所有组，需要找到一个 k - 中位数、k - 均值或者更一般意义上，l_p - 聚类，同时给出了强化的 LP 松弛，将其应用于近似算法和双标准近似算法，并取得了理论上的改进。

    Mar, 2021

  • 公平的聚类算法

    本文研究如何在数据中找到低成本的公平聚类问题，针对数据点可能属于多个受保护群体的情况，通过允许用户指定定义公平表示的参数、在任何 Lp 范数目标上工作的聚类算法以及允许个体属于多个保护群体的算法，将任何普通聚类解转换为公平聚类解，实验表明，在实践中算法的表现比理论结果更好。

    Jan, 2019

  • 对成对公平 $k$- 中位聚类问题的多项式时间近似

    我们研究了配对公平聚类，其中对于每个聚类和每个组，来自组 i 的聚类 C 中的点的数量必须不超过其他组 j 中的点的数量的 t 倍，我们设计了第一个满足公平性约束条件的多项式时间近似算法，并提供了近似难度的结果。

    May, 2024