📚 R-K技术资料

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R-K技术，即Runge-Kutta方法，是解决非线性微分方程的强大工具，在电路仿真、控制系统设计及信号处理等领域有着广泛应用。掌握R-K算法对于提升数值分析能力至关重要，尤其在模拟复杂动态系统行为时展现出卓越性能。本页面汇集了2191个精选资源，涵盖从基础理论到高级应用案例，助力电子工程师深入理解并灵活运用这一关键技术，加速项目开发进程。立即探索，开启您的专业成长之旅！

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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...

📅 👤 sardinescn
K均值算法 聚类

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