【发布时间】：2011-12-10 07:43:06
【问题描述】：
是否可以运行劳埃德算法以在多项式时间内找到一维的 k 均值？
我知道 k-means 问题对于任何多于一维的问题都是 NP-hard。 如果你有一个固定的维度，劳埃德算法将在多项式时间内运行，对吧？
【问题讨论】：
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明确的作业问题还是什么？我在这里没有看到任何详细说明
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已更新。我只是想了解更多劳埃德算法和 k-means。
【发布时间】：2011-12-10 07:43:06
【问题描述】：
真正的 k-means 算法是 NP 难的，并且总是会产生最优结果。 Lloyd 算法是一种启发式 k-means 算法，它“可能”产生最优值，但通常更可取，因为它可以在多时间内运行。
【讨论】：
在实践中我不会太担心 k 均值的运行时间。您可以构建使其运行时间呈指数增长的分布，但如果这些输入被噪声化一点，运行时间将是多项式的。 http://theory.stanford.edu/~sergei/papers/kMeans-socg.pdf
【讨论】：