【24h】

Approximate clustering without the approximation

机译:没有近似的近似聚类

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摘要

Approximation algorithms for clustering points in metric spaces is a flourishing area of research, with much research effort spent on getting a better understanding of the approximation guarantees possible for many objective functions such as k-median, k-means, and min-sum clustering.
机译:度量空间中的聚类点逼近算法是一个蓬勃发展的研究领域,大量研究工作用于更好地理解许多目标函数(如k中值,k均值和最小和聚类)可能的逼近保证。

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