?? K-mean技術資料

?? 資源總數：1242
?? 源代碼：170357
k-MEAN算法，作為數據挖掘與機器學習領域中的經典無監督學習方法，以其高效聚類能力著稱。廣泛應用于圖像處理、信號分析及模式識別等多個電子技術場景中，幫助工程師們從海量數據中快速提取有價值信息。掌握k-MEAN不僅能夠提升個人技能水平，在實際項目開發過程中也能發揮重要作用。本站提供1242個精選k-MEAN相關資源，涵蓋理論教程到實戰案例，助力每一位追求卓越的電子工程師深入理解并靈活運用這一...

?? K-mean熱門資料

查看全部1242個資源 ?

K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最...

?? ?? yuanyuan123

由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（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

?? K-mean源代碼

查看更多 ?
?? K-mean資料分類