📚 K均值技术资料

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k均值算法,作为数据挖掘与机器学习领域中的经典无监督学习方法,以其高效简洁的聚类特性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场景。通过将数据集划分为K个簇,每个簇的数据点尽可能地靠近其簇中心,远离其他簇中心,k均值能够帮助工程师们快速发现数据内在结构,优化系统设计。无论是初学者还是资深开发者,这里汇集了1349份精选资源,涵盖理论讲解到实战案例,助力您深入理解并灵活运用这一强大工...

🔥 K均值热门资料

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k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 Matlab 源代码,以兰花数据集作为测试对象。...

📅 👤 2525775

如何求K类均值,从给出的多维矩阵中可以求得K类动态均值,...

📅 👤 qiao8960

数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中: 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。 (1)分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在同一张图上绘出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 ...

📅 👤 Andy123456

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