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均值算法作为信号处理与数据分析的基础工具，广泛应用于噪声抑制、图像处理及数据平滑等领域。通过有效降低随机波动影响，提升系统稳定性与准确性。掌握均值算法对于电子工程师而言不仅是理解复杂信号处理技术的起点，也是优化设计、提高产品性能的关键。本站汇集了29939份精选资源，涵盖理论教程到实战案例，助力您深入学习并灵活应用这一重要技术。

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K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最...

📅 👤 yuanyuan123
均值聚类 聚类 算法 批处理

由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为...

📅 👤 hullow
均值聚类 算法 局部

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