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流步骤是随机算法,让人通过数据和产生尽可能多的重心,因为它决定是最优的。

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流脚步声是做出经过数据的一次通过,生产的一种随机化的算法像那样多形心它决定是优化的。这个步骤可以视为一次预备的维数度数缩减。如果数据的大小流是 n 和一串的被期待的数字是 k,流脚步声粗略地将产生 k*log(n) 集中那将被传给将向下进一步将一串数量缩小到 k 的 BallKMeans 步骤。BallKMeans 是详细地被研究了的一种随机化的劳伊德类型的算法,看 Ostrovsky 等等

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流一步是使一个通过数据和生产很多的质心作为它确定是最优随机的算法。这一步可以看作筹备维数约简。如果数据流的大小是 n 和预期的簇数是 k,流一步将生产大约 k*log(n) 集群将被传递到 BallKMeans 步,将会进一步减少到 k.团簇数目 BallKMeans 是一个随机的劳埃德-型算法,详细研究了,看到奥斯特罗夫斯基 et al

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放出的步是通过数据做一张通行证并且生产许多个矩心的一种被随机化的算法,当它确定是优选的。这步可以被观看作为准备幅员减少。如果数据流的大小是n,并且群的期望的数量是k,放出的步将大致导致k*log (n)将通过对BallKMeans步进一步使群降低的数量下来到k.的群。

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流出的步是牌子一通过数据和生产许多矩心的一种被随机化的算法,当它确定是优选的。 这步可以被观看作为准备幅员减少。 如果数据流的大小是n,并且群的期望的数量是k,流出的步将大致生产() 将通过对BallKMeans步进一步使群降低的数量下来到k.的k*log n群。 BallKMeans是详细被学习了的一个被随机化的Lloyd类型算法,看见Ostrovsky等
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