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k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées. Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype

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无线传感器网络RSSI定位算法的研究与应用,提出了理论上的改进算法，并且有MATLAB实现，另外有硬件实现，具体是在MICA2上，基于tinyos操作系统，根据测得的RSSI值算出距离(RSSI location algorithm for wireless sensor networks for research and application, Tichu a theoretical 改进 algorithms and You MATLAB implementation, there are other hardware Shi Xian, Juti yes Zai MICA2 Shang, tinyos-based operating system, according to the measured RSSI Zhi calculated Juli)

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雷达成像技术，西安电子科技大学，保真出的，里面包含了雷达成像的经典算法。(Study of Radar Imaging Algorithms)

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