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k均值算法，作为数据挖掘与机器学习领域的经典无监督学习方法，以其高效简洁著称。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领域，是实现聚类分析的强大工具。通过将数据集划分为K个簇，每个簇内的对象具有较高的相似度，而不同簇间则差异明显，帮助工程师们快速洞察复杂数据背后的结构信息。掌握这一算法不仅能够提升个人技能水平，还能为解决实际问题提供新思路。探索我们丰富的30633份相关资源，开启...

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由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为...

📅 👤 hullow
均值聚类 算法 局部

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