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说明： pr[n]——输入的实部 pi[n]——数入的虚部 n，k——满足n=2^k fr[n]——输出的实部 fi[n]——输出的虚部 l——0 FFT，1 IFFT il——0 输出按实部/虚部；1 输出按模/幅角...
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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