利用模拟退火提高Kmeans的聚类精度

　　Kmeans算法是一种非监督聚类算法，由于原理简单而在业界被广泛使用，一般在实践中遇到聚类问题往往会优先使用Kmeans尝试一把看看结果。本人在工作中对Kmeans有过多次实践，进行过用户行为聚类（MapReduce版本）、图像聚类（MPI版本）等。然而在实践中发现初始点选择与聚类结果密切相关，如果初始点选取不当，聚类结果将很差。为解决这一问题，本博文尝试将模拟退火这一启发式算法与Kmeans

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