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k均值算法，作为数据挖掘与机器学习领域的经典无监督学习方法，以其高效简洁著称。广泛应用于图像处理、信号分析及模式识别等多个电子技术领域，是实现聚类分析的强大工具。通过将数据集划分为K个簇，每个簇内的对象具有较高的相似度，而不同簇间则差异明显，帮助工程师们快速洞察复杂数据背后的结构信息。掌握这一算法不仅能够提升个人技能水平，还能为解决实际问题提供新思路。探索我们丰富的30633份相关资源，开启...

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聚类算法：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就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对...

📅 👤 txfyddz
medoids mediod 聚类算法 对象

磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关...

📅 👤 zhichenglu
MRI 小波分解 图像去噪 分割

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