摘要
在复杂数据提取计算领域,K-Means和DBSCAN聚类方法具有低消耗、高效率等特点,尤其是在背景信号数据复杂的情况下,通常能快速有效地获取目标数据的区间,并通过精确的特征分析,求出目标数据的最佳值。文章设计结合了K-Means快速聚类和DBSCAN高密度聚类平均的特点,首先对具有代表性的真实复杂电子信号进行提取分析,随后调整聚类分析层级参数,最后对在复杂电磁环境中实采的数据进行聚类分析,结果表明,提取的目标数据种类准确率达100%,参数误差小于0.05,数据误差在精度范围内,满足系统的设计需求。
出处
《微型计算机》
2026年第6期118-120,共3页
MicroComputer
