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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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K均值法，神经网络很有用 不同于BP神经网络的算法...

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K均值

实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：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...

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