Robust clustering on high-dimensional data with stochastic quantization
This paper addresses the limitations of traditional vector quantization (clustering) algorithms, particularly K-means and its variant K-means++, and explores the stochastic quantization (SQ) algorithm as a scalable alternative for high-dimensional unsupervised and semi-supervised learning problems....
Saved in:
| Published in: | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Date: | 2025 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211288 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Robust clustering on high-dimensional data with stochastic quantization / A. Kozyriev, V. Norkin // Проблемы управления и информатики. — 2010. — № 6. — С. 32-48. — Бібліогр.: 62 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | This paper addresses the limitations of traditional vector quantization (clustering) algorithms, particularly K-means and its variant K-means++, and explores the stochastic quantization (SQ) algorithm as a scalable alternative for high-dimensional unsupervised and semi-supervised learning problems.
Розглядаються обмеження традиційних алгоритмів векторного квантування (кластеризації), зокрема K-means і його варіант K-means++, та досліджується алгоритм стохастичного квантування (SQ) як масштабована альтернатива багатовимірним неконтрольованим і напівконтрольованим проблемам навчання.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |