说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

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说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，FMCW调频连续波雷达的测距测角，包含优化类的几个简单示例程序，IDW距离反比加权方法，均值便宜跟踪的示例，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。

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说明：在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括广义互相关函数GCC时延估计，有小波分析的盲信号处理，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，D-S证据理论数据融合。

分类 算法 代码 ID 课程 作业 决策