Många algoritmer för ungefärlig närmaste grannsökning i högdimensionella utrymmen partitionerar data till kluster. Vid frågetid, för effektivitet, ett index väljer de få (eller en enda) kluster närmast frågepunkten. Kluster produceras ofta genom den välkända k-means metoden eftersom den har flera önskvärda egenskaper. På nedåtsidan tenderar den att producera kluster som har helt olika kardinaliteter. Obalanserade kluster påverkar både variansen och förväntan om svarstider för frågor negativt. I detta dokument föreslås att k-medel centroider modifieras för att producera kluster med mer jämförbara storlekar utan att offra de önskvärda egenskaperna. Experiment med en storskalig samling av bilddeskriptorer visar att vår algoritm avsevärt minskar variansen av svarstider utan att allvarligt påverka sökkvaliteten.
Tavenard m.fl. REF har föreslagit att k-medel centroider ändras för att producera kluster med mer jämförbara storlekar utan att de önskvärda egenskaperna offras.
Balancing clusters to reduce response time variability in large scale image search
{'venue': '2011 9th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)', 'journal': '2011 9th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}