An Efficient Clustering Method for Massive Dataset Based on DC Programming and DCA Approach

机译：基于DC编程和DCA方法的海量数据集高效聚类方法

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In this paper, we study an efficient nonconvex optimization method for clustering on massive datasets. Our approach consists of two phases and is based on DC (Difference of Convex functions) programming and DCA (DC Algorithms). In the first phase, the data is divided into subsets on which an efficient DCA for clustering is investigated. In the second phase, another DCA for weighted clustering on the set of centers obtained by phase 1 is presented. The numerical results on real datasets show the efficiency of our method.

机译：在本文中，我们研究了一种有效的非凸优化方法，用于在海量数据集上进行聚类。我们的方法包括两个阶段，并且基于DC（凸函数的差异）编程和DCA（DC算法）。在第一阶段，将数据分为子集，在子集上研究用于聚类的有效DCA。在第二阶段，介绍了另一个DCA，用于在阶段1获得的一组中心上进行加权聚类。真实数据集上的数值结果表明了我们方法的有效性。

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来源
《International conference on neural information processing》|2013年|538-545|共8页
会议地点
作者
Ta Minh Thuy; Hoai An Le Thi; Lydia Boudjeloud-Assala;
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作者单位

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正文语种
中图分类
关键词
Clustering; Data stream; Massive dataset; DCA; DCA Weight;

机译：集群;数据流;海量数据集DCA; DCA重量;

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