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本文提出了一种可动态调整聚类数的Ｋ－均值聚类训练算法。该方法利用样本的已知模式知识，有师地进行聚类中心和聚类数的训练，从而有效地跳出误差平方损失函数局部极小，并减少类间重叠。经对实录舰船等水中目标辐射噪声信号的分析试验，证明该方法有较好的聚类效果。
一个聚类数动态可调的水声信号聚类算法
【摘 要】
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本文提出了一种可动态调整聚类数的Ｋ－均值聚类训练算法。该方法利用样本的已知模式知识，有师地进行聚类中心和聚类数的训练，从而有效地跳出误差平方损失函数局部极小，并减少类间重
【出 处】
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声学学报
【发表日期】
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1996年S1期
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