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％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of varia...
k-Nearest技术资料
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k-Nearest邻近算法，作为机器学习中的经典分类与回归技术，广泛应用于模式识别、数据挖掘及信号处理等领域。通过计算样本间的距离来预测未知数据点的类别或值，特别适合于解决复杂非线性问题。无论是图像识别还是异常检测，k-Nearest都能提供高效解决方案。本页面汇集了1149个精选资源，涵盖理论教程、实战案例与开源代码，助力电子工程师深入理解并灵活运用这一强大工具，加速项目开发进程。
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请编写一个函数jsValue(int m,int k,int xx[])，该函数的功能是：将大于整数m且紧靠m的k个素数存入数组xx传回。 最后调用函数writeDat()读取10组数据，分别得出结果且把结果输出到文件out.dat中。 部分源程序存在文件prog1.c中。 例如：若输入...
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％ decode with soft-input viterbi algorithm 硬判决 ％ //k=4,r=1/2 ％输入数据为软信息，并且数据为均值为1的BPSK调制，如果均值为MEAN,那么62,63,103,104行应做相应修改...
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