I detta dokument föreslår vi ett kriterium för att balansera bearbetningstiden och lösningens kvalitet på k-medel klusteralgoritmer när de tillämpas på fall där antalet n av objekt är stort. Majoriteten av de kända strategier som syftar till att förbättra prestandan av k-medel algoritmer är relaterade till initiering eller klassificering steg. Däremot gäller vårt kriterium i konvergenssteget, nämligen att processen upphör när antalet objekt som ändrar deras tilldelade kluster vid någon iteration är lägre än ett visst tröskelvärde. Genom datorexperiment med syntetiska och verkliga fall, fann vi att en tröskel nära 0.03n innebär en minskning av datortiden på cirka en faktor 4/100, vilket ger lösningar vars kvalitet minskar med mindre än två procent. Dessa fynd tyder naturligtvis på nyttan av vårt kriterium i Big Data-världarna.
Dessutom inför REF en regel för att matcha bearbetningstiden och tydlighetskvaliteten hos KM-klusteralgoritmer när de genomförs i fall där antalet n av objekt är stort.
Balancing effort and benefit of K-means clustering algorithms in Big Data realms
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}