基于机器学习的聚类算法

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在数据集中,我有N个设备执行q个应用程序的p项任务(例如:振铃,振动,贪睡)。因此,启动应用程序时,它需要执行某些任务并在时间段“ t”内返回结果。它会根据设备是否可以执行所需的任务来触发一个或多个设备来执行任务。由于某些应用程序比其他应用程序更紧急。我想对设备进行分组,以便最紧急的应用程序可以按时执行,而不管它需要执行多少任务。注意,任何任务的执行时间均为常数“ K”。我陷入了使用哪种方法的困境。我不能使用K均值,因为我不想预定义群集的数量。我想将簇的数量作为最终结果。目的是找到可能的最佳组合,以最大程度地减少创建的簇的数量。

machine-learning deep-learning neural-network k-means hierarchical-clustering
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