Meta FAIR 发布 e-means：十分之一轮次超越 k-means，GPU 提速最高 45 倍
NielsRogge · x · 2026-11-12
Meta FAIR（作者包括 Hugo Touvron、Matthijs Douze、Hervé Jégou 等）发布论文《e-means: outperforming k-means (in one-tenth the epochs)》，对经典聚类算法 k-means 做出升级。
- 核心方法：在 mini-batch 更新上引入指数移动平均（EMA）优化流程，借用现代深度学习训练机制。
- 建立了衰减率与 batch size 的 scaling law，可按公式直接定参，无需超参搜索。
- 效果：在多类 embedding 数据集上，达到 Lloyd k-means 25 个 epoch 的损失只需 1.42.6 个 epoch，相对 SOTA k-means 实现取得 1045 倍 GPU 端到端加速，且常胜过 k-means++。
- 规模验证：将 100 亿条 DINO embeddings（DINO10B）切为 1600 万个簇仅用 2.5 个 epoch。
适用于数据分析、检索、量化与数据清洗等大规模聚类场景。
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