📚 聚类算技术资料

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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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实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K

实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用，这样的一个medoid...