?? 聚類技術資料

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聚類技術，作為數據挖掘與機器學習的核心算法之一，通過將相似的數據點歸為一類，實現對復雜數據集的有效分析與簡化。廣泛應用于圖像處理、模式識別、生物信息學及市場細分等多個領域。掌握聚類算法不僅能夠幫助工程師解決實際問題，還能提升個人在數據分析領域的競爭力。本頁面匯集了10665個精選資源，涵蓋K-means、層次聚類等主流方法及其最新進展，是電子工程師深入研究和實踐的理想選擇。

?? 聚類熱門資料

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磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關...

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模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了...

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警車在城市道路上巡弋，既能夠對違法犯罪分子起到震懾作用，有效控制犯罪率，又能加快接處警時間提高反應時效，為社會和諧提供有力的保障。本文以模式識別中聚類分析理論為基礎，定量的給出城市道路間警車的覆蓋模式和所需配置的最少警車數量，并給出最優的警車配置及巡邏方案。通過實例說明該方法能夠有效的提高警車出警效...

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