<div dir="ltr">Hello Folks,<div>There is an interesting talk at ESB 2001 on Clustering at large scale.</div><div>Here is the abstract, I helped with the food catering, so please join!</div><div><br style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">

<b style="font-size:13px;font-family:arial,sans-serif">Title:</b><span style="font-size:13px;font-family:arial,sans-serif"> Clustering at Large Scales</span><br><br style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><b style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Abstract: </b><br style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">

<br style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Clustering algorithms are at the heart of unsupervised machine learning, revealing meaningful patterns in unorganized datasets. In recent years, the explosion of available data in a wide variety of application domains has presented new opportunities for knowledge discovery. However, the large scale of this data poses a challenge to traditionally popular but computationally-intensive clustering algorithms such as spectral clustering. In this talk, I will give an overview of extensions and improvements to traditional clustering algorithms for the large-scale setting, and I will discuss new approaches to clustering that have been developed for scalability. I will conclude with potential future research directions.</span><br clear="all">

<div><br></div>-- <br>Saiph Savage<br><br><br>
</div></div>