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k-medoids算法是一种强大的聚类分析技术，广泛应用于数据挖掘、模式识别及电子信号处理等领域。与传统的k-means相比，k-medoids更稳健，能够有效处理噪声和异常值，特别适合于对稳定性要求高的工程项目。通过深入学习k-medoids，工程师们不仅能够掌握先进的数据分析方法，还能在故障诊断、图像分割等实际问题中找到创新解决方案。探索我们的1134个精选资源，开启您的专业成长之旅！

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针对M/PH/1(k)排队系统推导出该排队系统在任意时刻、到达时刻、退去时刻的队列长度状态概率分布、平均队列长度、以及平均等待时间，并编写程序进行数值计算，并对M/E2/1(k), M/M/1(k), M/H2/1(k)排队系统的性能进行数值比较。...

📅 👤 秦莞尔w
排队系统 队列 长度 PH

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