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clustering quality
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聚类多智能体线性赌博
研究了多智能体线性随机赌博问题的特定情况，称为聚类的多智能体线性赌博。提出了一种新颖的算法，在多个智能体之间有效合作以加快整体优化问题。通过在合成数据和真实数据上与最先进的算法进行经验评估，理论分析了后悔最小化问题和聚类质量，证明了我们方法
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10 months ago
局部和全局结构保持的高效多视角图聚类
通过设计一种统一框架，EMVGC-LG，能同时捕获局部和全局信息，优化了聚类质量，提高了多视图图聚类的效率。
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10 months ago
ClusterLLM：将大语言模型用作文本聚类的指南
介绍了 ClusterLLM，一种新颖的文本聚类框架，它利用指导调整的大型语言模型（例如 ChatGPT）的反馈。通过与传统的无监督方法相比较，ClusterLLM 具有两个有趣的优势：（1）即使其嵌入不可访问，它也具有 LLM 的紧急能力
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a year ago
谱保持数据压缩加速支持向量聚类
该研究通过光谱保留数据压缩的方式来加速支持向量聚类，并取得了显著的速度提升和聚类质量保持。
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a year ago
集群关闭的快速近似 $k$ 均值算法
本文提出了一种新的近似 k-means 算法，采用多个随机空间分区树将数据预先组装成相邻点的组，并使用邻域信息构造每个簇的闭合形式，从而在分配步骤中只需考虑少量簇的候选项，证明该方法在聚类质量和效率方面优于现有的近似 k-means 算法。
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11 years ago
信息论外部聚类有效性度量
本研究提出了一种针对聚类算法进行 “外部” 评估的性能度量，该度量具有 “允许比较不同数量群集的量化和原则” 的特性，并且可以量化地衡量群集标签对于类标签作为预测变量的有用性。
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12 years ago
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