A technique that uses a weighted divide and conquer approach for clustering a set S of n data points to find k final centers. The technique comprises 1) partitioning the set S into P disjoint pieces S.sub.1, . . . , S.sub.P ; 2) for each piece S.sub.i, determining a set D.sub.i of k intermediate centers; 3) assigning each data point in each piece S.sub.i to the nearest one of the k intermediate centers; 4) weighting each of the k intermediate centers in each set D.sub.i by the number of points in the corresponding piece S.sub.i assigned to that center; and 5) clustering the weighted intermediate centers together to find said k final centers, the clustering performed using a specific error metric and a clustering method A.

Uma técnica que use tornado mais pesado divide e conquista a aproximação para aglomerar um jogo S de pontos de dados de n para encontrar o final de k centra-se. A técnica compreende 1) dividindo o jogo S em P disjoint as partes S.sub.1. . . , S.sub.P; 2) para cada parte S.sub.i, determinando um jogo D.sub.i do intermediário de k centram-se; 3) atribuindo cada ponto de dados em cada parte S.sub.i ao o mais próximo do intermediário de k centram-se; 4) tornando mais pesado cada um dos centros intermediários de k em cada jogo D.sub.i pelo número dos pontos na parte correspondente S.sub.i atribuída a esse centro; e 5) aglomerando os centros intermediários tornados mais pesados junto para encontrar centros finais ditos de k, aglomerar-se executado usando um erro específico métrico e um método aglomerando-se A.