?? 層次聚類技術(shù)資料

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層次聚類，一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過構(gòu)建樹狀圖揭示數(shù)據(jù)間的層級(jí)關(guān)系。廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、模式識(shí)別及系統(tǒng)優(yōu)化等領(lǐng)域，幫助工程師深入理解復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。掌握層次聚類算法，不僅能夠提升您的數(shù)據(jù)解析能力，還能在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）中發(fā)揮重要作用。立即訪問我們的資源庫，5173個(gè)精選案例與教程等您來探索，開啟您的高效學(xué)習(xí)之旅！

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K-均值聚類算法的編程實(shí)現(xiàn)。包括逐點(diǎn)聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時(shí)間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因?yàn)槿绻妹棵?0億次的計(jì)算機(jī)對(duì)50個(gè)樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對(duì)算法局部最...

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由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點(diǎn)，而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點(diǎn)。因此，用模擬退火算法對(duì)聚類進(jìn)行了改進(jìn)。20組聚類仿真表明，平均每次對(duì)K結(jié)果值改進(jìn)8次左右，效果顯著。下一步工作：實(shí)際上在高溫區(qū)隨機(jī)生成鄰域是個(gè)組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為...

?? ?? hullow

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