Accélération de k-means par pré-calcul dynamique d'agrégats
Résumé
L'algorithme de classification non supervisé 'k-means' nécessite un accès itératif et répétitif aux données allant jusqu'à effectuer plusieurs fois le même calcul sur les mêmes données. Ces calculs répétés peuvent s'avérer coûteux lorsqu'il s'agit de classifier des données massives. Nous proposons d'étendre l'algorithme de k-means en introduisant une approche d'optimisation basée sur le pré-calcul dynamique d'agrégats pouvant ensuite être réutilisés afin d'éviter des calculs redondants.
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