Efficient and Reliable Clustering by Parallel Random Swap Algorithm

Solving large-scale clustering problems requires an efficient algorithm which can be implemented also in parallel. K-means would be suitable but it can lead to an inaccurate clustering result. To overcome this problem, we present a parallel version of random swap clustering algorithm. It combines th...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2022 IEEE/ACM 26th International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications (DS-RT) s. 25 - 28
Hlavní autoři:	Nigro, Libero, Cicirelli, Franco, Franti, Pasi
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 26.09.2022
Témata:	Benchmark testing Clustering algorithms Clustering methods Clustering problem Java K-Means Lambda Expressions Parallelism Random swap Real-time systems Scalability Sociology Streams
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!