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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...

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：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后...

📅 👤 banyou
means 算法 分类 贝叶斯

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数字图像处理-K.R.Castkeman-583页-26.1M.pdf
Castkeman 26.1 583

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k均值算法（c++）.txt
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k均值聚类算法.cpp
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k均值算法.rc2
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k均值算法.h
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k均值算法dlg.h
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