聚类技术,作为数据挖掘与机器学习的核心算法之一,通过将相似的数据点归为一类,实现对复杂数据集的有效分析与简化。广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息学及市场细分等多个领域。掌握聚类算法不仅能够帮助工程师解决实际问题,还能提升个人在数据分析领域的竞争力。本页面汇集了10665个精选资源,涵盖K-means、层次聚类等主流方法及其最新进展,是电子工程师深入研究和实践的理想选择。
计算机的数据挖掘领域聚类分析方面的算法介绍...
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👤 Avoid98
数据挖掘领域中聚类分析的相关的PPT以及一个聚类算法介绍...
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👤 dbs012280
一种数据聚类算法的源码,可以在模式识别和图像处理中试用。...
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这是模式识别中关于k均值动态聚类算法的matlab源码...
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👤 lepoke
用于 分层聚类法分类;原码为单连接法分类,可改为完全连接法分类,和平均法分类...
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👤 zhanditian