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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
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2021-02-20
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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。
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UnsupervisedLearning-master.zip (33个子文件)
UnsupervisedLearning-master
experiments
PCA.py 4KB
SVD.py 4KB
base.py 4KB
ICA.py 4KB
scoring.py 786B
__init__.py 2KB
RF.py 4KB
benchmark.py 2KB
plotting.py 25KB
LDA.py 3KB
RP.py 6KB
clustering.py 8KB
results
Picture2.png 58KB
Picture8.png 44KB
Picture6.png 42KB
Picture7.png 49KB
Picture10.png 49KB
Picture1.png 62KB
Picture3.png 58KB
Picture4.png 43KB
Picture9.png 66KB
Picture11.png 33KB
Picture5.png 43KB
UnSupervisedLearning_abalone.py 33KB
requirements.txt 178B
UnSupervisedLearning_white_wine_quality.py 21KB
README.md 1KB
Analysis.pdf 1.44MB
run_experiment.py 8KB
data
winequality-white.csv 258KB
abalone.data 187KB
loader.py 14KB
.gitignore 2KB
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苏咔咔
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