课程作业时的Kmeans分类聚合算法源码

资 源 简 介

课程作业时的Kmeans分类聚合算法源码

详 情 说 明

Kmeans分类聚合算法解析与工程应用

Kmeans作为经典的无监督学习算法，在各类工程实践中有着广泛应用。本文结合课程作业实例，探讨该算法在不同领域的实现思路。

图像处理方向涉及两个典型场景：高光谱图像处理中，Kmeans可用于波段特征聚类；在两帧图像像素分析时，该算法能有效识别运动区域。算法通过迭代计算质心距离，将相似特征的像素归为同一类别。

电力电子领域的应用体现在两个层面：PWM整流器建模时可对工作状态进行分类，而基于Kaiser窗的双谱线插值FFT则通过聚类优化谐波成分分析。这种时频域结合的思路显著提高了分析精度。

信号处理方面，算法可辅助相参脉冲串的复调制信号识别。对于非线性系统，配合最小二乘法能实现多元方程的拟合优化，这种混合算法在毕设等研究中展现出独特优势。

实现要点在于：初始质心选择采用k-means++改进，距离度量根据应用场景灵活选用欧式距离或余弦相似度，迭代终止条件建议设置双重阈值控制。这些技巧能有效避免常见收敛问题。