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聚类算法是数据分析与机器学习中的核心技术之一，广泛应用于模式识别、图像处理及信号分析等领域。通过将数据集划分为若干个具有相似特征的子集，聚类能够帮助工程师发现数据内在结构，优化系统设计。本页面汇集了12176份精选资源，涵盖K-means、DBSCAN等经典算法及其在电子工程中的应用案例，是深入理解聚类原理、提升项目实践能力不可或缺的学习宝库。

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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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