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Mazzetto, Alessio (2019) Distributed Clustering in General Metrics via Coresets. [Magistrali biennali]

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Abstract

Center-based clustering is a fundamental primitive for data analysis and is very challenging for large datasets. We developed coreset based space/round-efficient MapReduce algorithms to solve the k-center, k-median, and k-means variants in general metrics. Remarkably, the algorithms obliviously adapt to the doubling dimension of the metric space, and attain approximation ratios that can be made arbitrarily close to those achievable by the best known polynomial-time sequential approximations.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Uncontrolled Keywords:clustering, coreset, doubling dimension, MapReduce​
Subjects:Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > INF/01 Informatica
Codice ID:62668
Relatore:Pucci, Geppino
Correlatore:Pietracaprina, Andrea
Data della tesi:09 July 2019
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:No

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