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FastAMI-- 用蒙特卡罗方法进行聚类比较度量中的机会调整【英文版】.pdf |
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英文标题:FastAMI -- a Monte Carlo Approach to the Adjustment for Chance in Clustering Comparison Metrics中文摘要:本文提出了一种基于蒙特卡罗方法的 FastAMI 算法,用于高效逼近除机会因素影响的 AMI 及其扩展版本 SMI,旨在解决大数据集下聚类比较的计算难题与偏差问题,并通过实验验证,FastAMI 方法能在维持比较精度的同时,显著提升运算速度,优于基于配对重排的 AMI 算法。英文摘要:Clustering is at the very core of machine learning, and its applicationsproliferate with the increasing availability of data. However, as datasetsgrow, comparing clusterings with an adjustment for chance becomescomputationally difficult, preventing un
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