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KLKMEANS:基于KL散度的K-均值算法（非平方欧氏距离）

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简介：
简介：KLKMEANS是一种创新的数据聚类方法，采用KL散度替代传统的平方欧氏距离作为相似性度量标准，适用于信息检索、文本分析等领域。 关于使用KL散度的K-Means实现（而不是平方欧几里德距离），理解其原理很重要。稍后会添加更详细的描述。

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  • KLKMEANS:基于KL散度的K-均值算法（非平方欧氏距离）
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    简介：KLKMEANS是一种创新的数据聚类方法，采用KL散度替代传统的平方欧氏距离作为相似性度量标准，适用于信息检索、文本分析等领域。 关于使用KL散度的K-Means实现（而不是平方欧几里德距离），理解其原理很重要。稍后会添加更详细的描述。
     
  • 基于欧氏距离的LSH方法
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    本研究探讨了利用欧式距离度量下的局部敏感哈希（LSH）技术，旨在高效地解决高维数据集中的近似最近邻搜索问题。 原始的LSH是基于哈米ング距离的，而这里介绍的是基于欧式距离的LSH（E2LSH）C++代码。
     
  • 欧氏距离：使用MATLAB计算欧氏距离
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  • 关于K-MEANS算法改进的研究——采用欧氏距离方法.pdf
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  • 基于欧式和马氏距离的最小距离分类器算法
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  • 现金识别示例（基于欧氏平均距离）- 模式识别讲义
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    本讲义探讨了利用欧氏平均距离进行现金图像识别的方法，通过计算特征向量间的距离来实现模式分类与识别，为理解和应用模式识别技术提供了理论基础和实践案例。 现金识别例子（欧氏平均距离）的数据样本介绍如下：共有10个文本段落件，分别为rmb00.txt到rmb09.txt。每个文件包含四种面额的人民币数据，分别是100元、50元、20元和10元。每种面额都有新旧两个版本，并且每一个版本有四个不同方向的数据块，因此总共有8个数据块：例如对于100元来说，老版包括data100a, data100b, data100c 和 data100d；新版则为data100e, data100f, data100g和data100h。每个数据块包含来自8个传感器的读数，而每一个传感器采集了60个样本点的数据：即数据1至数据60。
     
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  • 基于PCA的马氏距离方法
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  • 基于MapInfo的基站间平均距离算法
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