最大范数下的Co-聚类
摘要：共聚类将数值矩阵划分为同质子矩阵，具有许多应用，从生物信息学到选举分析。许多有趣的共聚类变体都是NP难的。我们关注基本的共聚类变体，其中子矩阵的同质性是通过最小化两个元素之间的最大距离来定义的。在这种情况下，我们发现几个NP难问题以及一些相关的多项式时间可解特例，从而勾勒出这个具有挑战性的数据聚类问题的可处理性边界。例如，当需要将行和列分为两个子集时（意味着获得四个子矩阵），我们提供了多项式时间可解性。然而，当将行和列分为三个子集时，即使输入矩阵只包含来自{0,1,2}的值，我们遇到了NP难问题。
作者：Laurent Bulteau, Vincent Froese, Sepp Hartung, Rolf Niedermeier
论文ID：1512.05693
分类：Discrete Mathematics
分类简称：cs.DM
提交时间：2019-06-17