文件名称:
无监督学习：使用不同的降维算法运行聚类算法并比较性能-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-20
详细说明：无监督学习
概述
该存储库运行集群和降维技术。 运行的两种聚类算法是K均值和期望最大化。 运行的4维降维算法是主成分分析（PCA），独立成分分析（ICA），随机投影（RP）和递归特征消除（RFE）。 该存储库运行以下内容并捕获性能：
运行两种聚类算法
运行降维，然后进行聚类算法
降维和聚类算法的神经网络
数据集是来自UCI机器学习存储库的Adult和Wine数据集。
运行步骤
需要Python 3.6
从requirements.txt安装以下要求
使用python 3运行以下文件以创建数据文件
run_experiment.py
UnSupervisedLearning_abalone.py
UnSupervisedLearning_white_wine_quality.py
获得的结果
有关获得的结果的更多信息，请参考Analysis.pdf。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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