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kmeans实现iris数据集分类
kmeans实现iris数据集分类
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框架:keras,语言:python,使用算法:k-means,需要安装一些安装包
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K-means聚类分析(Iris数据集)模式识别
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k-means聚类(使用数据集:iris)
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k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集
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包括两个文件,kmeans聚类算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花数据集txt文件,代码带详细注释,简洁明了,下载之后马上可以进行测试
用Jupyter notebook完成Iris数据集的 Fisher线性分类,并学习数据可视化技术
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这里写自定义目录标题一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。二、用scikit-learn库中也有LDA的函数,下面给出测试代码三、完成Iris数据集的 Fisher线性分类,及实现可视化 一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。 若不会清楚,请访问次链接 二、用scikit-learn库中也有LDA的函数,下面给出测试代码 from s
K-means算法的Matlab实现以及Iris数据集
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iris数据集分类
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简单但是实用的程序,适合进行数值计算,其中包含线性和bp网络的分析。
对iris数据进行分组分类
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iris(鸢尾花卉)数据集-二分类
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iris数据集(深度学习分类)
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kmeans算法c语言实现,能对不同维度的数据进行聚类
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K-means聚类算法c语言实现。样本数据从文件读入,支持任意维数数据和任意k值(k当然要小于样本数).原创原创!
kmeans图像分类
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利用matlab实现的k均值算法,对不同主体的图片进行分类,内含图片资源,分类为人,建筑,车,恐龙,大象和海滩风景。
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