Många moderna klustermetoder skala väl till ett stort antal datapunkter, N, men inte till ett stort antal kluster, K. är papper introducerar P, en ny icke-grå, inkrementell algoritm för hierarkisk kluster som skalor till både massiva N och K-a problem se vi kallar extrem klusterbildning. Vår algoritm styr eektivt nya data pekar på bladen i ett stegvist byggt träd. Motiverad av önskan om både exakthet och snabbhet, utför vårt tillvägagångssätt träd rotationer för att öka underträdets renhet och uppmuntra balans. Vi bevisar att, under en naturlig separation antagande, vår icke-grå algoritm kommer att producera träd med perfekt dendrogram renhet oavsett data ankomstordning. Våra experiment visar att P konstruerar mer exakta träd än andra trädbyggande kluster algoritmer och skalor väl med både N och K, uppnå en högre kvalitet kluster än den starkaste på kluster tävlande på nästan hälften av tiden.
Perch REF är en ny inkrementell algoritm för hierarkisk klusterbildning för att lösa problemet med extrem klusterbildning.
A Hierarchical Algorithm for Extreme Clustering
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}