k-means++: the advantages of careful seeding

David Arthur; Sergei Vassilvitskii · OpenAlex · 2007

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Autor / responsable

David Arthur; Sergei Vassilvitskii

Editorial

OpenAlex

Año

2007

Idioma

Inglés

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The k-means method is a widely used clustering technique that seeks to minimize the average squared distance between points in the same cluster. Although it offers no accuracy guarantees, its simplicity and speed are very appealing in practice. By augmenting k-means with a simple, randomized seeding technique, we obtain an algorithm that is O(log k)-competitive with the optimal clustering. Experiments show our augmentation improves both the speed and the accuracy of k-means, often quite dramatically. 1

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APA 7

Arthur, D. & Vassilvitskii, S. (2007). k-means++: the advantages of careful seeding. https://doi.org/10.5555/1283383.1283494

MLA

Arthur, David, and Sergei Vassilvitskii. "k-means++: the advantages of careful seeding." 2007. https://doi.org/10.5555/1283383.1283494.

Chicago

Arthur, David and Sergei Vassilvitskii. 2007. "k-means++: the advantages of careful seeding.". https://doi.org/10.5555/1283383.1283494.

Harvard

Arthur, D. and Vassilvitskii, S. 2007, k-means++: the advantages of careful seeding, OpenAlex, available at: https://doi.org/10.5555/1283383.1283494 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Título: k-means++: the advantages of careful seeding

Autor / colaboradores: David Arthur; Sergei Vassilvitskii

Editorial: OpenAlex

Año de publicación: 2007

Idioma: Inglés

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