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Procedure di Negozi Duvetica Padova clustering partizionare un insieme di oggetti in cluster tali che gli oggetti nello stesso cluster sono più simili tra loro di oggetti in diversi gruppi in base ad alcuni criteri predefiniti. Il clustering è una tecnica di analisi dei dati e data mining popolare. Duvetica Shopping Online Poiché problema di clustering avere natura NP-completo, maggiore è la dimensione del problema, la più difficile trovare la soluzione ottimale e, inoltre, il più tempo per raggiungere un risultato ragionevole. Una delle tecniche più utilizzate per il clustering si riferiscono al K-means tale che i dati è partizionato in cluster K. Sebbene k-means algoritmo è facile da implementare e funziona veloce nella maggior parte delle situazioni, soffre di due importanti inconvenienti. Uno è la sensibilità alla inizializzazione e l'altro è convergenza ottimi locali. Si è visto dagli studi K armonica means risolve il problema di inizializzazione, ma fin dalla sua ricerca avida natura, il secondo problema; convergenza di ottimi locali, ancora remains.In questo lavoro abbiamo sviluppato un nuovo algoritmo per la soluzione di questo problema sulla base di una tecnica di annealing simulato - Simulated Annealing K-armonica mezzi di clustering (SAKHMC). I risultati dell'esperimento sul Iris e gli altri dati ben noti, illustrano la robustezza dell'algoritmo di clustering SAKHMC.
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