K-means++ y NP-hard
Accesos rápidos: Diferencias, Similitudes, Coeficiente de Similitud Jaccard, Referencias.
Diferencia entre K-means++ y NP-hard
K-means++ vs. NP-hard
En minería de datos, k-means++ es un algoritmo que se utiliza para la selección de los valores iniciales (o "semillas") en el algoritmo ''k''-means clustering. En teoría de la complejidad computacional, la clase de complejidad NP-hard (o NP-complejo, o NP-difícil) es el conjunto de los problemas de decisión que contiene los problemas H tales que todo problema L en NP puede ser transformado polinomialmente en H. Esta clase puede ser descrita como aquella que contiene a los problemas de decisión que son como mínimo tan difíciles como un problema de NP.
Similitudes entre K-means++ y NP-hard
K-means++ y NP-hard tienen 0 cosas en común (en Unionpedia).
La lista de arriba responde a las siguientes preguntas
- En qué se parecen K-means++ y NP-hard
- Qué tienen en común K-means++ y NP-hard
- Semejanzas entre K-means++ y NP-hard
Comparación de K-means++ y NP-hard
K-means++ tiene 12 relaciones, mientras NP-hard tiene 13. Como tienen en común 0, el índice Jaccard es 0.00% = 0 / (12 + 13).
Referencias
En este artículo se encuentra la relación entre K-means++ y NP-hard. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite:
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