python 聚类 效果图
使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果
使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果
在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度，修改完后执行代码
随机数据集会在Data.csv中生成
会根据数据集进行PCA降维分析和绘图，可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果
2023-02-01 15:29:21
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特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。
2023-01-08 20:52:17
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MATLAB实现PCA-GRU主成分降维结合门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。
运行环境MATLAB2020b及以上。
2022-12-12 11:28:33
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lda降维matlab代码降维pca-lda
CS的PCA和LDA分析：551模式重建过程hw3
为输出运行patternHw3_main脚本
随代码一起附上报告，该报告分析作业中的给定数据
LDA代码来自Matlab工具箱，用于降维
该工具箱可以从以下位置获得
使用前请先参考
2022-12-05 17:09:09
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