A simulated annealing algorithm with a dual perturbation method for clustering

•Existing partitional clustering algorithms still settle upon local optima.•We propose a new simulated annealing algorithm with two perturbation methods.•We compare our algorithm with existing simulated annealing clustering algorithms.•We show our new algorithm produces clusters of higher quality mo...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Pattern recognition Jg. 112; S. 107713
Hauptverfasser:	Lee, Julian, Perkins, David
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.04.2021
Schlagworte:	K-means Partitional clustering Simulated annealing Sum of squared error criterion K-means Sum of squared error criterion Partitional clustering Simulated annealing
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
Online-Zugang:	Volltext
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