Centroid movement and transferences: alternatives for generating neighbors in simulated annealing
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Abstract
In this paper, two different strategies to generate neighbors in the simulated annealing algorithm were compared. The first idea is based on transferring objects between classes. The other strategy moves artificial objects (called centroids) which represent the clusters. A comparison was developed using the combinatorial optimization problem of quantitative data clustering. This problem is presented as the minimization of W(P), which represents the within-inertia as a function of the partition P. Finally, this allowed comparison of the algorithms’ performance in several data sets.
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