在進行機器學習時,我們往往要對數(shù)據(jù)進行聚類分析,聚類,說白了就是把相似的樣品點/數(shù)據(jù)點進行歸類,相似度高的樣品點會放在一起,這樣一個樣本就會被分成幾類。而聚類分析也有很多種方法,比如分解法、加入法、
關(guān)聯(lián)規(guī)則分析(Apriori) Apriori算法簡介:Apriori 算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法,其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。 Ap
本論文的研究視角是當前比較熱門的兩個問題:網(wǎng)格技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。將網(wǎng)格計算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合起來,開發(fā)基于網(wǎng)格的數(shù)據(jù)系統(tǒng),借鑒傳統(tǒng)聚類分析算法CLUQ和K_平均值算法,設(shè)計基于網(wǎng)格的全局和局部算法的Web Service形式。
本文首先討論基于信號星座圖聚類分析的QAM信號識別算法,接著對TS201芯片進行了簡介,最后在給出了DSP程序開發(fā)流程的基礎(chǔ)上,利用TS201芯片完成了算法DSP實現(xiàn)。
本文首先討論基于信號星座圖聚類分析的QAM信號識別算法,接著對TS201芯片進行了簡介,最后在給出了DSP程序開發(fā)流程的基礎(chǔ)上,利用TS201芯片完成了算法DSP實現(xiàn)。