NP-Hardness of balanced minimum sum-of-squares clustering

Artem Pyatkin, Daniel Aloise, Nenad Mladenović

Результат исследования: Научные публикации в периодических изданияхстатья

2 Цитирования (Scopus)


The balanced clustering problem consists of partitioning a set of n objects into K equal-sized clusters as long as n is a multiple of K. A popular clustering criterion when the objects are points of a q-dimensional space is the minimum sum of squared distances from each point to the centroid of the cluster to which it belongs. We show in this paper that this problem is NP-hard in general dimension already for triplets, i.e., when n/K=3.

Язык оригиналаанглийский
Страницы (с-по)44-45
Число страниц2
ЖурналPattern Recognition Letters
СостояниеОпубликовано - 1 окт 2017

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «NP-Hardness of balanced minimum sum-of-squares clustering». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).