📚 层次聚类技术资料

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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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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nkm

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...

📅 2015-03-18 👤 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

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...

📅 2015-03-18 👤 hullow

均值聚类算法局部