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k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

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简化DFA-对于一确定型自动机M=(K,Σ,Δ,s, F)，设p,q ∈K,若对于任一字符串w,由p沿w可达某终点当且仅当由q沿w可达某终点,则说p,q等价，记为p≡q。而且，≡的一个等价类恰好就是状态数最少的确定型自动机的一个状态...

📅 👤 yzhl1988
DFA 自动机

s平面中直接形式到级联形式的转换 ％适合模拟滤波器的 ％C为增益系数 ％B为包含各bk的K乘3维实系数矩阵 ％A为包含各ak的K乘3维实系数矩阵 ％b为直接形式的分子多项式系数 ％a为直接形式的分母多项式系数...

📅 👤 sdq_123
系数 3维 矩阵 级联

％直接型到并联型的转换 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C为当b的长度大于a时的多项式部分 ％B为包含各bk的K乘2维实系数矩阵 ％A为包含各ak的K乘3维实系数矩阵 ％b为直接型分子多项式系数 ％a为直接型分母多项式系数 ％...

📅 👤 lizhen9880
dir par 系数 矩阵

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