محققان در یک پژوهش جدید، رویکرد جالبی برای بهبود عملکرد الگوریتم محبوب `k-means++` پیشنهاد دادهاند. این الگوریتم که استانداردی برای خوشهبندی دادهها محسوب میشود، در حالتهای خاص با محدودیتهایی در دقت مواجه است.
در این روش پیشنهادی، با تصادفیسازی تعداد مراکز (k) در یک بازه مشخص، محققان ثابت کردند که میتوان به یک تقریب بسیار دقیقتر (O(1)) دست یافت. این دستاورد میتواند گامی مهم در افزایش بهرهوری مدلهای یادگیری ماشین و تحلیل دادههای حجیم باشد. 📊
منبع: arXiv Machine Learning