K-MEANS算法: 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
K-MEANS算法: 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。 k-means 算法的工作...
K-Nearest技术资料
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k-Nearest邻近算法，作为机器学习中的经典分类与回归技术，广泛应用于模式识别、数据挖掘及信号处理等领域。通过计算样本间的距离来预测未知数据点的类别或值，特别适合于解决复杂非线性问题。无论是图像识别还是异常检测，k-Nearest都能提供高效解决方案。本页面汇集了1149个精选资源，涵盖理论教程、实战案例与开源代码，助力电子工程师深入理解并灵活运用这一强大工具，加速项目开发进程。
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一个用java实现的k-means的简单算法...
题 目: 判别图中两个顶点之间的简单路径的程序设计 初始条件： （1） 采用邻接表作为存储结构。 （2） 编写程序判别无向图中任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径。 （3）
题 目: 判别图中两个顶点之间的简单路径的程序设计 初始条件： （1） 采用邻接表作为存储结构。 （2） 编写程序判别无向图中任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径。 （3） 测试用例自己设计。...
实现数据挖掘的K-means算法 使用多次迭代从
实现数据挖掘的K-means算法 使用多次迭代从...
使用k-means算法实现聚类分析,将四维的数据分成三个簇.
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