<div dir="ltr"><div><div><br><br></div>Hi Folks,<br><br></div>Yu Lu will talk in the YPNG seminar this week:<br><br><div><div><div><div></div><div>Title: <br>Statistical and Computational Guarantees of Lloyd&#39;s Algorithm and its variants. </div><div><br></div><div>Abstract: <br>Clustering
 is a fundamental problem in statistics and machine learning. Lloyd&#39;s 
algorithm is the most widely used algorithm in practice due to its 
simplicity and its good empirical performance. However, there has been 
little theoretical investigation on Lloyd&#39;s algorithm. In this paper, we
 show the statistical and computational guarantees of Lloyd&#39;s algorithm 
for clustering mixtures of spherical sub-Gaussians. When there are two 
clusters, the initializer needs only to be slightly better than random 
guess. Results are extended to general number of clusters and the high 
dimensional setting. </div><div><span style="white-space:pre-wrap">        <br></span>We
 also extend our results to the problem of community detection and 
crowdsourcing by proposing two variants of Lloyd’s algorithm. Our 
results improve the previous noise ratio condition for both problems. 
Experimental results on simulated and real datasets demonstrate 
competitive performance with the state-of-the-art methods. </div><div><br></div></div><div>See you Friday at 11am in the Stat&#39;s classroom.<br><br>Regards,<br>sekhar<br><br><br></div></div></div></div>