Max-Min Clustering: Basic Framework

Max-Min Clustering: Basic Framework 1.Racke: Embed the graph into a family of trees while preserving the cut values. 2.Solve the problem using a greedy algorithm or dynamic program on trees Max-Min Clustering: – A Greedy Algorithm works – Use a simple dynamic program in each step Max-Min non-overlapping clustering: – Need a complex dynamic program.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สูงสุดนาที Clustering: กรอบพื้นฐาน 1.Racke: ฝังกราฟลงในครอบครัวของต้นไม้รักษาค่าตัด 2.แก้ปัญหาโดยใช้อัลกอริทึมโลภหรือโปรแกรมแบบไดนามิกบนต้นไม้สูงสุดนาที Clustering: –ทำงานอัลกอริทึมโลภ A – ใช้ไดนามิกโปรแกรมง่าย ๆ ในแต่ละคลัสเตอร์ขั้นสูงสุดนาทีแมปม: – ต้องใช้โปรแกรมซับซ้อนแบบไดนามิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Max-Min Clustering: พื้นฐานกรอบ 1.Racke: ฝังกราฟในครอบครัวของต้นไม้ในขณะที่รักษาค่าตัด 2.Solve ปัญหาโดยใช้อัลกอริทึมโลภหรือโปรแกรมแบบไดนามิกบนต้นไม้ Max-Min Clustering: - โลภขั้นตอนวิธีการทำงาน - ใช้โปรแกรมแบบไดนามิกที่เรียบง่ายในแต่ละขั้นตอน Max-Min ที่ไม่ทับซ้อนกันเป็นกลุ่มก้อน-: - ต้องมีโปรแกรมแบบไดนามิกที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แมกซ์มิน clustering : กรอบพื้นฐาน 1 racke : ฝังกราฟในครอบครัวของต้นไม้ในขณะที่รักษาตัดค่า 2 . การแก้ปัญหาโดยใช้วิธีโลภหรือโปรแกรมแบบไดนามิกบนต้นไม้ Max Min clustering : –วิธีโลภทำงาน–ใช้โปรแกรมแบบง่ายในแต่ละขั้นแมกซ์มินไม่ซ้อน clustering : –ต้องการที่ซับซ้อนแบบไดนามิกโปรแกรม