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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。线性滤波的一般形式为：其中 k(i,j) 为滤波核（kernel）。
基于Python的策略开发与回测：均值回归 - 配对交易策略（附可视化代码）
K-means聚类算法是一种经典的无监督学习算法，它通过迭代过程来对数据进行聚类。聚类的目的在于把具有相似特征的数据分为若干组或簇，使得同一组内数据的相似度尽可能高，而不同组之间的数据相似度尽可能低。该算法的基本思想是随机选择K个数据点作为初始聚类中心，接着将每个数据点分配到最近的簇中心，然后重新计算每个簇的中心点，此过程不断迭代进行，直至满足停止条件，即簇中心的位置不再发生显著变化或达到预设的迭
