# ml_project_seeds
tju机器学习算法与应用大作业——基于预处理的小麦品种的分类和聚类
## 摘要
本项目基于python实现了seeds数据集的预处理与分类、聚类任务,使用了PCA、KPCA、LDA、KLDA四种算法进行数据预处理,使用SVM、逻辑回归、ANN三种方法对预处理与未预处理的数据进行了分类与评估,使用FCM方法对预处理与未预处理的数据进行了聚类与评估,完整地完成了项目的全部要求。实验过程中,对自己实现的预处理算法与sklearn的提供官方算法进行了对比;对比了预处理与否对分类与聚类精度的影响;对所有的算法均实现了可视化;基于pytorch框架使用自行搭建的MLP(多层感知机)神经网络对数据进行分类处理并总结效果。经过本次项目的实践,我对机器学习常用算法的理解与编程能力有了进一步提升,了解了预处理的重要性,也进行了不同机器学习算法应用在同一个问题上的对比,并认识到了各种算法的优劣,在日后解决科研难题的过程中,应当具体问题具体分析,选择最适合解决问题的那种算法。
## 环境配置
- 项目环境基于python3.6构建,为确保不报错,请使用python>=3.6的版本
- 建议使用conda命令进行python环境构建与依赖包的安装
```buildoutcfg
conda create -n ml_test python=3.6
activate ml_test
```
- 所需要的基本依赖包安装命令如下
```buildoutcfg
conda install numpy
conda install scikit-learn
conda install matplotlib
```
- 为运行KLDA,需要使用pip安装mlxtend扩充包
```buildoutcfg
pip install mlxtend
```
- 为运行神经网络,需要安装pytorch,使用cpu版本即可
```buildoutcfg
conda install pytorch
```
## 代码说明
- `1_1_pca_analysis.py` 自己实现的PCA预处理与sklearn实现的PCA预处理效果对比
- `1_2_kpca_analysis.py` 自己实现的KPCA预处理与sklearn实现的KPCA预处理效果对比
- `1_3_lda_analysis.py` 自己实现的LDA预处理与sklearn实现的LDA预处理效果对比
- `1_4_klda_analysis.py` sklearn未实现KLDA,这里只有自己实现的KLDA,部分源码参考[博客链接](https://blog.csdn.net/m0_37692918/article/details/102975453)
- `2_1_1_svm_raw.py` 使用SVM对原始数据直接进行分类,包括不同kernel的选取对比
- `2_1_2_svm_pca.py` 使用SVM对PCA预处理后的数据进行分类,包括不同kernel的选取对比
- `2_1_3_svm_lda.py` 使用SVM对LDA预处理后的数据进行分类,包括不同kernel的选取对比
- `2_2_1_svm_raw.py` 使用逻辑回归对原始数据直接进行分类
- `2_2_2_svm_pca.py` 使用逻辑回归对PCA预处理后的数据进行分类
- `2_2_3_svm_lda.py` 使用逻辑回归对LDA预处理后的数据进行分类
- `2_3_ann.py` 使用MLP(多层感知机)对小麦品种分类
- `3_fcm_analysis.py` 使用FCM对小麦进行聚类并评估
- `dataset.py` 读取小麦数据集的工具包
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温馨提示
机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可
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tju机器学习算法与应用大作业——基于预处理的小麦品种的分类和聚类.zip (16个子文件)
content
2_2_1_logregress_raw.py 2KB
seeds_dataset.txt 9KB
2_1_1_svm_raw.py 5KB
1_4_klda_analysis.py 5KB
dataset.py 324B
2_2_3_logregress_lda.py 2KB
2_1_3_svm_lda.py 5KB
2_1_2_svm_pca.py 5KB
1_3_lda_analysis.py 2KB
.gitignore 22B
3_fcm_analysis.py 4KB
1_1_pca_analysis.py 1KB
1_2_kpca_analysis.py 2KB
README.md 3KB
2_3_ann.py 4KB
2_2_2_logregress_pca.py 2KB
共 16 条
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