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【信号处理】利用K-均值聚类算法进行QAM信号均衡及MATLAB代码分享.zip

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简介：
本资源提供基于K-均值聚类算法对QAM信号进行均衡的技术详解与MATLAB实现代码，适合通信工程及相关领域的学习研究。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容：标题所示的主题内容。若需详细了解介绍，请访问主页搜索相关博客文章。 4. 适合人群：本科及硕士等科研学习使用，适用于教学与研究用途。 5. 博客简介：一位热爱科学研究的MATLAB开发者，在技术能力和个人修为上均追求卓越进步，欢迎有意向合作的项目联系。

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  • 【信号处理】利用K-均值聚类算法进行QAM信号均衡及MATLAB代码分享.zip
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    本资源提供基于K-均值聚类算法对QAM信号进行均衡的技术详解与MATLAB实现代码，适合通信工程及相关领域的学习研究。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容：标题所示的主题内容。若需详细了解介绍，请访问主页搜索相关博客文章。 4. 适合人群：本科及硕士等科研学习使用，适用于教学与研究用途。 5. 博客简介：一位热爱科学研究的MATLAB开发者，在技术能力和个人修为上均追求卓越进步，欢迎有意向合作的项目联系。
     
  • 基于MATLAB的K均值聚类算法在QAM信号均衡中的应用仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台，通过K均值聚类算法对QAM信号进行均衡处理，并进行了仿真分析，验证了该方法的有效性。 在MATLAB中实现k均值聚类算法的原理仿真，并比较不同信道（AWGN、Rayleigh等）及不同信噪比下接收QAM信号的星座图。
     
  • 【雷达信号处理】利用核聚类进行在线分选的雷达信号处理方法及MATLAB代码分享.zip
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    本资源提供一种基于核聚类算法实现在线分选的雷达信号处理新方法，并附带详细MATLAB代码，旨在提升复杂背景下的目标识别精度和效率。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容介绍：标题所示，具体内容可通过主页搜索博客进行查看。 适合人群：本科及硕士等各层次的教学与科研学习使用。 博主简介：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，在提升技术的同时注重个人修养的精进。如有合作意向，请通过私信联系。
     
  • K均值聚类算法.zip
    优质
    《K均值聚类算法》是一份关于数据科学中常用的无监督学习方法的资料包。它详细介绍并提供了如何使用Python实现这一经典算法以发现数据集中的模式和结构的例子与练习。 KMeans算法程序及相关的数据集可以直接下载并运行。请确保更改读取数据集所在的文件位置。
     
  • K-MEANS（K均值聚类算法，C均值算法）
    优质
    K-means是一种常用的无监督学习算法，用于数据分类和聚类分析。通过迭代过程将数据划分为K个簇，使同一簇内的点尽可能相似，不同簇的点尽可能相异。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 K-MEANS（又称K均值聚类算法或C均值算法）是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个簇。该算法通过迭代过程来优化簇内样本的相似性，并最终确定每个簇的中心点。尽管名称中包含“C”，但通常情况下，“K-MEANS”和“K均值聚类算法”更常用一些。“C均值算法”的称呼可能指的是Fuzzy C-means（模糊C均值）算法，这是一种与传统K-Means不同的方法，在处理数据时允许一个样本属于多个簇，并且每个样本对不同簇的归属度是不一样的。
     
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习中的无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个互斥的簇。 使用Python进行编码实现k-means聚类算法，并且包含数据集。
     
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分割成固定的、非重叠的部分（称为簇）。该方法通过最小化簇内差异来确定具有相似特征的数据点集合。 K-means聚类算法是一种常用的数据挖掘技术。它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,其中每个簇由距离最近的邻居组成。该方法的目标是使得同一簇内的样本点之间的差异性最小化，而不同簇间的差异性最大化。在每一次迭代中，首先随机选择k个初始质心；然后根据这些质心计算所有其他观测值到各个聚类中心的距离，并将每个数据分配给最近的聚类中心形成新的簇。接着重新计算新形成的各簇的新质心位置（即该簇内全部样本点坐标的平均值），并重复上述过程直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或当质心的位置不再发生显著变化为止。 K-means算法的优点包括实现简单、易于理解和编程；可以处理大规模数据集。但也有其局限性：对于非凸形分布的数据聚类效果不佳；对初始中心点的选择敏感等。
     
  • K均值聚类算法
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    K均值聚类是一种无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点距离尽可能近，而不同簇之间的距离尽可能远。 K-means算法是一种基于形心的聚类方法，在所有聚类算法中最简单且最常用。 应用此算法需要给定一个数据集D以及期望划分成的簇的数量k，然后通过该算法将数据集划分为k个不同的簇。每个数据项通常只能属于其中一个簇。 具体来说，假设我们的数据集位于m维欧氏空间内，在开始时可以随机选择k个点作为初始形心（Ci, i∈{1,2,...k}），这里的每一个形心代表一个簇，也就是一组特定的数据集合。接下来计算所有n个数据项与这些形心之间的距离（通常在欧式空间中使用的是欧氏距离）。对于每个数据项Dj,j∈{1,…n}，如果它最接近某个特定的Ci，则将该数据项归类为属于这个簇。 通过上述步骤初步划分了数据集后，接下来重新计算各个簇的形心。这一步骤涉及对各簇内所有数据点在每一维度上的平均值进行求解，并以此更新每一个簇的新形心位置。重复执行这一过程直到每个簇的中心不再发生变化为止。