Med tanke på en punktuppsättning S och en okänd metriska d på S, studerar vi problemet med att effektivt dela upp S i k-kluster samtidigt som vi frågar några avstånd mellan punkterna. I vår modell antar vi att vi har tillgång till en kontra alla frågor som med tanke på en punkt S returnerar avstånden mellan s och alla andra punkter. Vi visar att med tanke på ett naturligt antagande om strukturen i instansen, kan vi effektivt hitta en korrekt kluster med hjälp av endast O (k) avstånd frågor. Vår algoritm använder en aktiv urvalsstrategi för att välja en liten uppsättning punkter som vi kallar landmärken, och tar endast hänsyn till avstånden mellan landmärken och andra punkter för att producera en klusterbildning. Vi använder vårt förfarande för att samla proteiner efter sekvenslikhet. Denna inställning passar fint vår modell eftersom vi kan använda en snabb sekvens databas sökprogram för att fråga en sekvens mot en hel datauppsättning. Vi genomför en empirisk studie som visar att även om vi frågar en liten del av avstånden mellan punkterna, producerar vi kluster som är nära en önskad kluster som ges av manuell klassificering.
En kontra alla frågor för klusterering studerades av Voevodski et al. Hoppa över det.
Efficient Clustering with Limited Distance Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}