Abstract k-means algoritm och dess variationer är kända för att vara snabba kluster algoritmer. De är dock känsliga för valet av utgångspunkter och ineffektiva för att lösa klusterproblem i stora datamängder. Nyligen har en ny version av K-means-algoritmen, den globala K-means-algoritmen utvecklats. Det är en inkrementell algoritm som dynamiskt lägger till ett klustercenter i taget och använder varje datapunkt som kandidat för k-th klustercentret. Resultaten av numeriska experiment visar att den globala k-means-algoritmen avsevärt överträffar k-means-algoritmen. I detta dokument föreslås en ny version av den globala k-means-algoritmen. En utgångspunkt för k-th klustercenter i denna algoritm beräknas genom att minimera en extra klusterfunktion. Resultat av numeriska experiment på 14 datauppsättningar visar överlägsenheten av den nya algoritmen, men det kräver mer beräkningstid än den globala k-means algoritmen.
Nyligen har en ny version av den k-mean algoritmen utvecklats, vilket är känt som global k-means algoritm REF.
Modified global k-means algorithm for minimum sum-of-squares clustering problems
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}