在短距离无线通信中，无线节点或移动终端通常有低成本、小体积、低功耗的要求，因此无法使用复杂的预失真或补偿电路克服功放的非线性影响，这是无线节点或移动终端在上行链路中难以使用高阶QAM调制的重要原因之一。基于QAM矩形星座的特点，提出了一种K-means聚类的改进算法作为中央基站节点的高阶QAM解调算法。在发送信号受到较严重的功放非线性失真时，所提改进算法解调性能更优，算法复杂度更低。 在短距离无线通信中，高阶QAM（Quadrature Amplitude Modulation）调制由于其高传输效率而被广泛采用，但同时也面临着功率放大器（PA）非线性失真的挑战。由于无线节点和移动终端对成本、体积和功耗的严格限制，无法采用复杂的预失真或补偿电路来应对这一问题。为了解决这一难题，一种针对失真QAM信号的改进K-means聚类算法被提出，特别适用于中央基站节点的高阶QAM解调。 传统的K-means聚类算法主要用于数据挖掘和模式识别，而在通信领域，尤其是用于高阶调制的解调，这一应用并不常见。该改进算法的优势在于，在功放非线性导致QAM星座图严重失真的情况下，可以提供更优的解调性能，同时保持较低的算法复杂度。 在K-means解调过程中，关键步骤包括数据点的聚类和星座编号判决。原始的K-means算法可能因为“两星座一簇”或“一星座两簇”的情况导致误判，而改进算法则通过利用星座图的先验知识，比如矩形星座的结构，来更精确地选择初始聚类中心。对于矩形星座，算法首先估算数据点的分布范围，然后进行非均匀网格划分，结合理想星座图剔除无关点，最后选取最接近数据点的网格点作为初始聚类中心，确保每个星座点对应一个聚类中心，提高了解调的准确性。 具体实施上，算法会接收一组数据点的横纵坐标集合，根据QAM调制的阶数K和矩形星座的行数M进行处理。通过调整非均匀划分系数η，可以适应不同的失真程度，以达到最佳的解调效果。这种改进策略有效地降低了由于功放非线性导致的解调错误率，尤其在面对严重的失真时，解调性能优于常规方法。 该改进的K-means聚类算法为短距离无线通信中的高阶QAM解调提供了一种新的解决方案。它巧妙地利用了通信系统内的先验信息，降低了算法复杂度，同时提高了解调的准确性和鲁棒性，对于无线节点和移动终端的低功耗、低成本需求是一个理想的匹配。随着C-RAN架构的推广，这种算法有望在未来的无线通信系统中发挥重要作用，特别是在那些需要高效能、低功耗解调的场景中。

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k-means聚类算法及matlab代码安全聚类 SAFE（来自Ensemble的单细胞聚合聚类）：单细胞RNA-seq数据的聚类集成 尽管最近已经开发出几种方法来使用单细胞RNA-seq（scRNA-Seq）数据对细胞类型进行聚类，但它们利用了数据的不同特征，并且在聚类数量和实际聚类分配方面均产生了不同的结果。 在这里，我们介绍了SAFE聚类，单细胞聚合（来自Ensemble）聚类，这是一种灵活，准确且可靠的聚类scRNA-Seq数据的方法。 SAFE聚类将多种聚类方法的结果作为输入，以构建一个共识解决方案。 SAFE聚类目前嵌入了四种最先进的方法，即SC3，CIDR，Seurat和t-SNE + k -means。 并使用三种基于超图的分区算法将这四种方法的解决方案整合在一起。 SAFE聚类由Yuchen Yang []和Yun Yun []维护。 新闻与更新 2020年9月7日 2.00版已发布 SAFEclustering中使用的Seuart版本已更新为版本3。Seuratv.2不再兼容 SAFE聚类仅接受计数数据。 其他格式，例如FPKM，CPM和RPKM不再兼容 2018年

k-means聚类算法及matlab代码贝叶斯非参数小方差渐近聚类 这是贝叶斯非参数小方差渐近聚类算法库：DP均值，动态均值，DP-vMF均值，DDP-vMF均值。 出于比较原因，该库还实现了k均值和球形k均值。 该库带有一个可执行文件，该可执行文件允许使用DP-vMF-means，DP-means，球形k-means和k-means进行批量聚类。 示出了算法的简单性。 有关使用DDP-vMF-means的示例，请参考，该文档依赖于此程序包的dpMMlowVar库使用DDP-vMF-means从Kinect RGB-D流执行实时方向分割。 如果您使用DP-vMF手段或DDP-vMF手段，请引用： Julian Straub, Trevor Campbell, Jonathan P. How, John W. Fisher III. "Small-Variance Nonparametric Clustering on the Hypersphere", In CVPR, 2015. 如果您使用动态均值，请引用： T. Campbell, M. Liu, B. Kulis, J. How

基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实现，陈萍，何健伟，本文针对传统K-Means聚类算法不适合海量大数据挖掘，并且对异常离群点数据非常敏感，结合Hadoop云计算平台以及MapReduce并行编程框架，��

摘要：针对传统配电网区域规划方法无法满足实际需求，而基于传统聚类算法的配电网区域规划方法存在着初始聚类中心选取不合理和聚类个数不确定的问题。文中对传统K-mea

中科院仪器设备共享管理平台（以下简称为SAMP）系统有效解决了各科研单位间仪器设备管理封闭、共享困难和运行效率低的棘手问题.同时，可以及时了解各类仪器的使用情况、共享情况，为各级业务主管部门展开科学高效的管理工作提供良好的决策依据.当SAMP系统应用数据库中存储的数据量达到百万级时，对数据库中预约表和用户表（或仪器表）进行连接查询时，将导致数据表查询性能的下降，从而影响整个SAMP系统的性能.目前主流的解决方案是采用Hash取模算法对数据表进行水平切分，但预约表中的主键为自动递增的整数，并没有实际意义，所以优化效果不理想.由于预约的用户和被预约的仪器在地理区域上呈现一定的聚集性，因此本文提出了一种基于K-means聚类算法的分表策略，采用该策略能够将预约表的查询性能提升至少70%.

python实现机器学习K-means聚类算法.zip对数据进行聚类并绘图。原理 ​ K-means算法属于八大经典的机器学习算法中的其中一种，是一种无监督的聚类算法。其中无监督是机器学习领域中一个专业名词，和有监督是相对的，两者最本质的区别就在于研究的样本是否包含标签。比如猫狗分类这个问题中，猫和狗就是标签。对于聚类，其实是和分类相对应的，其中分类就是之有标签的。而聚类则是只没有标签的，我们需要将这些无标签的数据，按照各自的属性将他们会聚成不同的类别，从而将他们区分开。 ​ 在k-means算法中，存在着质心和簇。在进行算法之前，我们需要人工的指定将数据分为K个簇，并随便选取K个质心。就拿认知实习学习中的例子举例，假如我们又8个数据，分别为a1-a8，我们需要将这八个数据分为三个簇，也就是说k=3。这是我们就需要在a1-a8中随机选取三个数据点作为质心我们将质心记为b11，b12，b13。确定了质心后，我们需要计算a1-a8和三个质心的距离，并将距离最短的归为一类。比如a5到b11距离为2，到b12距离为3，到b13距离为1，那么就将a5和质心b13归为同一个簇。如此一次计算8个数