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【KDD2022教程】在线聚类:算法、评估、指标、应用和基准

来源:专知本文为课程介绍,建议阅读5分钟我们提出了基于现实问题和数据集的聚类配置、应用程序和基准设置的方法。 在线聚类算法在数据科学中发挥着至关重要的作用,尤其是在时间、内存使用和复杂性方面的优势,同时与传统聚类方法相比保持了较高的性能。本教程服务于,首先,作为在线机器学习的调查,特别是数据流聚类方法。在本教程中,最先进的算法和相关的核心研究线程将通过识别不同的类别基于距离,密度网格和隐藏的统计模型。聚类有效性指标作为聚类过程中的一个重要组成部分,通常被忽略或被分类指标所取代,导致对最终结果的误解,也将被

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