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A comparative study of two optimization clustering techniques on unemployment data

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Resumo:An important strategy for data classification consists in organising data points in clusters. The $k$-means is a traditional optimisation method applied to cluster data points. Using a labour market database, we suggest the application of an alternative method based on the computation of the dominant eigenvalue of a matrix related with the distance among data points. This approach presents results consistent with the results obtained by the k-means.
Autores principais:Barros, Elisa
Outros Autores:Nunes, Alcina; Balsa, Carlos
Assunto:Clustering methods k-means Spectral clustering Unemployment data mining
Ano:2013
País:Portugal
Tipo de documento:documento de conferência
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Instituto Politécnico de Bragança
Idioma:português
Origem:Biblioteca Digital do IPB

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