Classificazione dei dati tramite reticoli disomogenei di mappe caotiche

 Abbiamo costruito un algoritmo di clustering utile in svariati campi nei quali si ha una grande massa di dati da ripartire in classi di similarita` a partire dallo studio di sistemi caotici estesi. Le "coordinate" dei dati vengono usate per definire la posizione in uno spazio N-dimensionale di un reticolo di mappe caotiche. Successivamente il sistema evolve sulla base della dinamica delle singole mappe e di un'accoppiamento diffusivo tra di esse che decresce con la distanza. Il sistema raggiunge un regime stazionario in cui mappe piu` vicine presentano un maggiore grado di sincronizzazione.

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