📚 监督聚类技术资料

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监督聚类，作为一种结合了监督学习与无监督聚类优势的先进数据分析技术，在模式识别、图像处理及信号分析等领域展现出卓越性能。通过引入部分标签信息指导聚类过程，它能够更准确地发现数据内在结构，特别适用于复杂环境下的分类任务优化。对于电子工程师而言，掌握监督聚类不仅有助于提升算法设计能力，还能在智能系统开发中发挥重要作用。我们提供10745个精选资源，涵盖理论教程到实战案例，助力您深入理解并灵活运用...

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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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