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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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K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最...

📅 👤 yuanyuan123
均值聚类 聚类 算法 批处理

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