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Findings from Shanxi University Provide New Insights into Algorithms

机译:山西大学的发现为算法提供了新见解

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摘要

According to the authors of a study from Taiyuan, People's Republic of China, "The leading partitionalnclustering technique, k-modes, is one of the most computationally efficient clustering methods forncategorical data. However, in the k-modes-type algorithms, the performance of their clustering dependsnon initial cluster centers and the number of clusters needs be known or given in advance."
机译:中华人民共和国太原市的一项研究的作者说:“领先的分区聚类技术k模式是计算效率最高的非分类数据聚类方法之一。但是,在k模式类型算法中,性能它们的聚类取决于初始聚类中心,并且需要预先知道或给出聚类的数量。”

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