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。
数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。
（1）分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在同一张图上绘出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。
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👤 Andy123456
ACM试题Problem K:Ones
Description
Given any integer 0 <= n <= 10000 not divisible by 2 or 5, some multiple of n is a number which in decimal no...
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👤 zhenyushaw
VC k-means聚类算法源码。kmeans是一种常用的分割算法，简单而又高效...
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👤 tianyi223
里面是一些大家很可能常用到的聚类分析方法有像K均值等分析法，希望能为大家提供一些帮助。...
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👤 xauthu
给大家提供了一个斯坦福大学的K均值算法的文章有较好的研究价值，希望能给大家一些帮助。...
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👤 sevenbestfei
