利用模擬退火提高Kmeans的聚類精度
Kmeans算法是一種非監督聚類算法，由於原理簡單而在業界被廣泛使用，一般在實踐中遇到聚類問題往往會優先使用Kmeans嘗試一把看看結果。本人在工作中對Kmeans有過多次實踐，進行過用戶行爲聚類（MapReduce版本）、圖像聚類（MPI版本）等。然而在實踐中發現初始點選擇與聚類結果密切相關，如果初始點選取不當，聚類結果將很差。爲解決這一問題，本博文嘗試將模擬退火這一啓發式算法與Kmeans
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