基于分布模型的层次聚类算法
提出了一种新的层次聚类算法，先对数据集进行采样，以采样点为中心吸收邻域内的数据点形成子簇，再根据子簇是否相交实现层次聚类。在层次聚类过程中，重新定义了簇与簇之间的距离度量，并以此为基础建立堆结构...
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层次聚类是一种强大的数据分析技术，通过递归地将数据集划分为多个子集或合并成更大的集合来揭示数据间的内在结构。广泛应用于信号处理、图像识别及网络分析等领域，帮助工程师从复杂的数据中提炼有价值的信息。掌握层次聚类算法不仅能够提升您的数据挖掘能力，还能在电子系统设计与优化过程中发挥关键作用。立即访问我们的资源库，探索11198个精选案例与教程，开启您的专业成长之旅！
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