Balanced_clustering
バランスの取れたクラスタリングは、厳密な意味で、クラスターサイズが次のように制約されるクラスタリングの特殊なケースです。
⌊ k ⌋ { lfloor {n over k} rfloor}
また
⌈ k ⌉ { lceil {n over k} rceil}
、 どこ {n}
ポイントの数であり、 k {k}
はクラスターの数です。典型的なアルゴリズムは、平均二乗誤差（MSE）を最小化するバランスのとれたk-meansです。バランス駆動型クラスタリングと呼ばれる別のタイプのバランス型クラスタリングには、不均衡とMSEの両方を最小化する2つの目的のコスト関数が典型的なコスト関数は、レシオカットとNcutです。バランスの取れたクラスタリングは、たとえば、貨物を次の場所に配送する必要があるシナリオで使用できます。 {n}
のある場所 k {k}
車。その場合、各車が同じ数の場所に配達されることが好ましい。
ソフトウェア
バランスの取れたk-means とNcut の実装が
参考文献
^ MI MalinenおよびP.Fränti。「クラスタリングのためのバランスのとれたk-Means」。ジョイントInt。構造的、統語的、および統計的パターン認識に関するワークショップ（S + SSPR 2014）、LNCS8621。
^ L.ハーゲンとABカーン（1992）。「レシオカット分割およびクラスタリングのための新しいスペクトル法」。コンピュータ支援設計に関するIEEEトランザクション。
^ J.ShiおよびJ.Malik（2000）。「正規化されたカットと画像のセグメンテーション」。パターン分析とマシンインテリジェンスに関するIEEEトランザクション。22（8）：888–905。土井：10.1109 /34.868688。
^ MIマリネンとP.フランティ。「バランスのとれたk-Means実装」。東フィンランド大学。
^ T. Cour、S。Yu、およびJ.Shi。「Ncutの実装」。ペンシルバニア大学。
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