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Approximation Algorithms for Aversion k-Clustering via Local k-Median

机译:通过局部k中值进行避开k聚类的近似算法

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摘要

In the aversion k-clustering problem, given a metric space, we want to cluster the points into k clusters. The cost incurred by each point is the distance to the furthest point in its cluster, and the cost of the clustering is the sum of all these per-poi
机译:在厌恶k聚类问题中,给定度量空间,我们希望将点聚类为k聚类。每个点产生的成本是到其群集中最远点的距离,而群集的成本是所有这些每点的总和

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