应用傅里叶变换DFT
应用傅里叶变换DFT，分析各种离散信号x(k)的频谱。离散周期信号可以展开成傅里叶级数，所以离散周期信号的频谱 是一个周期的周期性离散频谱，各谱线之间的间隔为 ，而且存在着谐波的关系。...
k-Nearest技术资料
📦 资源总数：1149
💻 源代码：164441
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。
🔥 k-Nearest热门资料
查看全部1149个资源 »算法介绍 矩阵求逆在程序中很常见
算法介绍 矩阵求逆在程序中很常见，主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算，严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时，矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。 高斯-约旦法（全选主元）求逆的步骤如下： 首先，...
gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,K
gmeans-- Clustering with first variation and splitting 文本聚类算法Gmeans ,使用了3种相似度函数,cosine,euclidean ,KL.文本数据使用的是稀疏矩阵形式....
数据挖掘算法
数据挖掘算法，K-means聚类算法源代码，用于聚类分析...
数据挖掘算法
数据挖掘算法，fuzzy-K-means聚类算法源代码，用于模糊聚类分析...
💻 k-Nearest源代码
查看更多 »📂 k-Nearest资料分类