均值算法

2.excel每3行计算一个均值，将高于均值的单元格设置背景红色要求对excel中的某一列，每3行为一组计算出各组的均值，将组内高于均值的单元格设置为背景红色。举例：将A列的数据，每3个数值组成一组，将组内大于均值的单元格设置为背景红色。

基于盲源分离与贝叶斯非局部均值（BM3D）的图像降噪算法实现MATLAB 代码，实现 “盲源噪声估计 + 贝叶斯非局部均值（Bayesian-NLM）降噪”思路分三步： ① 盲源估计噪声水平 σ；

却道天凉_好个秋

OpenCV(二十五)：方盒滤波与均值滤波滤波的核心思想是：对每个像素，以其邻域（通常为 k×k 窗口）为基础进行计算，使输出像素值更平滑或者更符合某种特定需求。

k均值，密度聚类，层次聚类三种聚类底层逻辑的区别这是一个非常经典且重要的问题！密度聚类（如 DBSCAN）、层次聚类（Hierarchical Clustering）和 K 均值（K-Means）是三种主流的聚类方法，它们在原理、适用场景、对数据形状的假设、参数需求等方面有本质区别。下面用通俗语言 + 技术要点对比说明：

元直数字电路验证

感知机：乳腺癌分类实现 & K 均值聚类：从零实现感知机是二分类的线性判别模型，是神经网络和支持向量机的基础，核心思想是 “通过误分类样本驱动权重更新，找到能分离两类数据的超平面”。

【机器学习12】无监督学习：K-均值聚类与异常检测视频链接吴恩达机器学习p102-p111到目前为止，我们课程的大部分内容都聚焦于监督学习（Supervised Learning）。然而，机器学习的领域远不止于此。

HTTPS 加密原理介绍HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure，超文本传输安全协议）并非独立协议，而是 HTTP 协议与 TLS/SSL（Transport Layer Security/Secure Sockets Layer，传输层安全 / 安全套接层）协议的结合，核心目标是通过加密和身份验证，解决 HTTP 协议 “明文传输” 导致的 “数据窃听、篡改、身份伪造” 三大安全风险。其加密原理围绕 “身份验证、密钥协商、数据加密” 三个核心环节展开，依赖非对称加密、对称加密、数字证书等

天一生水water

均值回归（配对交易）策略先抛开金融，看两个生活例子：核心规律：事物的发展会围绕一个“长期均值”波动，短期偏离后，有很大概率向均值靠拢。

sk09.【scikit-learn基础】--『无监督学习』之K均值聚类聚类是机器学习中常见的一类问题，它通过样本的近似度将样本聚为一定的类别。本文先介绍聚类问题是什么，聚类的意义，然后通过层次聚类来讲解聚类算法是什么。通过本文，可以初步认识什么是聚类，什么是聚类算法，以及聚类的难点

【文献分享】通过基于大型语言模型嵌入的蛋白质的 k 均值聚类来探索同源性检测从序列信息中推断蛋白质的同源性对于理解物种进化以及实现功能注释的转移至关重要。除了基于相似性的方法外，还开发了多种利用不同方式表示蛋白质数据的机器学习方法。

Learn Beyond Limits

Mean Normalization｜均值归一化-----------------------------------------------------------------------------------------------

神经网络之为什么回归任务的输出是高斯分布的均值现实中，我们观测到的 yyy 往往不是完美确定的，它受到测量误差、随机性等因素的影响。因此我们建模如下：

Matlab通过GUI实现点云的均值滤波(附最简版)本节我们分享使用Matlab进行点云的均值滤波。均值滤波（Moving-Average Filter）是点云预处理中最基础、最常用的线性平滑方法之一。其思路是对每个点在其 k-邻域（或 r-半径邻域）内计算几何坐标的算术平均，用该均值替代原始点位置，达到抑制零均值随机噪声、平滑表面的目的。与高斯滤波相比，均值滤波模板权重均匀、计算量小；与中值滤波相比，它对高密度小幅度噪声更敏感，但保持边缘能力稍弱，因此常作为“粗去噪”或“预平滑”步骤出现。

一只懒洋洋

中值滤波、方框滤波、高斯滤波、均值滤波、膨胀、腐蚀、开运算、闭运算高斯噪声：符合正态分布的随机噪声椒盐噪声：随机出现的黑白像素点泊松噪声：光子计数噪声量化噪声：模拟信号数字化过程中产生

从零开始理解 K 均值聚类：原理、实现与应用聚类属于机器学习中的 “无监督学习”—— 也就是说，我们手里只有数据，没有提前标注的 “标签”（比如 “这是高消费客户”“这是低消费客户”）。聚类的核心思想很简单：让相似的样本聚在一起，不相似的样本分开。

K 均值聚类（K-Means）演示，通过生成笑脸和爱心两种形状的模拟数据，展示了无监督学习中聚类算法的效果。以下是详细讲解：生成两种空间上分离的形状（笑脸和爱心）数据，然后用 K 均值聚类算法自动将它们分为两类，验证聚类算法对 “空间分离明显的数据” 的分类能力。

牛客周赛 Round 105A.小苯的xor构造题目描述小红喜欢整数 k，他想让小苯构造两个不相等的非负整数，使得两数的异或和等于 k。

【MATLAB例程】滑动窗口均值滤波、中值滤波、最小值/最大值滤波对比。附代码下载链接本文给出滑动窗口均值滤波、中值滤波、最小值/最大值滤波对比。最小值和最大值仅在特定环境下可用，均值滤波和中值滤波具有普适性，可直接用

K均值聚类与Apriori应用探索中医证素数据分析随着数据科学在医学领域的逐步渗透，如何通过大数据分析为中医诊疗提供理论支持和实践指导，成为了一个重要课题。中医证素数据作为一个复杂的多维数据集合，涵盖了大量的疾病信息和患者特征，其潜在的关联关系对于中医证型的研究和个性化治疗具有重要价值。

LMD分解通过局部均值分解重构信号实现对信号的降噪LMD分解通过局部均值分解重构信号实现对信号的降噪效果lmd/105 内圈.mat , 2910768 lmd/135外圈48khz.mat , 3896944 lmd/280.csv , 3622661 lmd/97正常.mat , 3903344 lmd/bianjie.m , 364 lmd/boundary_conditions.m , 3085 lmd/chadian1.m , 1033 lmd/data.txt , 146556 lmd/DEO3S.m , 483 lmd/desa11.m ,