说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：到达过程是的泊松过程，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),高斯白噪声的生成程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，最小二乘回归分析算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

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