em算法matlab代码-Kmeans:me
em算法matlab代码Kmeans项目
该项目利用K均值和EM算法进行预测。
入门
该项目包含3个用python编写的程序。
第一个文件是Kmeans.py，它实现了k
means算法。
第二个文件是实现EM算法的GMM.py。
第三个文件是gmSuper.py，其中包含在GMM.py中实现的类GMM。
无需运行此文件，而是将其保存在同一目录中。
还有一个名为'pre_post_proc.m'的Matlab文件，该文件生成报告中显示的统计信息。
仅应打开它以验证统计信息。
还提供了一个data2.csv，它用作聚类算法的输入数据。
解压缩该文件夹，并将所有内容保留在同一目录中。
所有情节将自己生成。
每个文件的开头都定义了一个变量NUMBER。
更改其值以更改群集数。
重要信息：弹出图形窗口时，请关闭它以使代码继续进行。
还将生成一个空白图形窗口。
请关闭它，然后忽略它。
那不代表任何数字。
先决条件
该程序具有以下依赖性：Numpy
Pandas
Sklearn
Matplotlib
Seaborn
yellowbrick
正在安装
通过创建虚拟环境来安装依赖项（推荐）：
打开一个
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 7 个子文件 790KB ） em算法matlab代码-Kmeans:me","children":[{"title":"Kmeans-master","children":[{"title":"data2.csv <span style='color:#111;'> 2.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Team19_Midterm2_Clustering.pdf <span style='color:#111;'> 880.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"GMM.py <span style='color:#111;'> 3.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gmSuper.py <span style='color:#111;'> 7.94KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pre_post_proc.m <span style='color:#111;'> 1.36KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Kmeans.py <span style='color:#111;'> 3.38KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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