一个CURE聚类算法 应用了K中心点算法 采用空间坐标聚集
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Cure技术在电子封装与材料科学领域扮演着至关重要的角色，通过精确控制固化过程，确保了电子组件的稳定性和可靠性。广泛应用于半导体封装、电路板制造及各类电子器件的生产中，是提升产品性能的关键步骤之一。掌握cure技术不仅能够帮助工程师优化设计流程，还能有效提高产品质量与生产效率。本页面汇集了17个精选资源，涵盖理论知识到实践案例，助力您深入了解并应用这一核心技术。
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用c++实现的CURE聚类算法 这是即DBSCAN算法后出现的基于密度的聚类算法...
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本文对K-means 和CURE聚类算法的算法思想和优缺点进行了深入的理论研究，并对这两类算法的性能进行了分析与比较。...
CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的
CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好的处理以上问题。并且在处理大数据量的时候采用了随机取样，分区的...
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数据挖掘算法之一，基于代表点的CURE聚类算法，该算法先把每个数据点看成一类，然后合并距离最近的类，直至类个数为所要求的个数为止。...
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