📚 监督聚类技术资料

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监督聚类，作为一种结合了监督学习与无监督聚类优势的先进数据分析技术，在模式识别、图像处理及信号分析等领域展现出卓越性能。通过引入部分标签信息指导聚类过程，它能够更准确地发现数据内在结构，特别适用于复杂环境下的分类任务优化。对于电子工程师而言，掌握监督聚类不仅有助于提升算法设计能力，还能在智能系统开发中发挥重要作用。我们提供10745个精选资源，涵盖理论教程到实战案例，助力您深入理解并灵活运用...

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无监督聚类的VC源码。。数据挖掘中的一种经典聚类算法

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📅 2014-01-23 👤 zhaoq123

监督聚类源码数据挖掘聚类算法

中心点漂移是一种非监督聚类算法（与k-means算法相似

中心点漂移是一种非监督聚类算法（与k-means算法相似，但应用范围更广些),可用于图像分割，基于Matlab实现的源码。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm(similar to k-means algorithm, but ca...

📅 2016-03-28 👤 wab1981

k-means 算法漂移监督聚类