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机器学习课程设计 针对热点新闻的DBSCAN聚类模型识别预测报告
针对某一具体问题(例如,可以来源于当前时事和大学学习、生活、竞赛等紧密相关的topic(如天气、生态环境、各类竞赛等)),采用机器学习算法实现其分类、识别、预测等。 如:基于SVM的图像分类或回归,通过特征参数提取,训练得到SVM模型,再利用该模型对图像进行分类;或用深度学习模型来自动提取特征+预测等等。 1. 题目(选个有意思、吸引眼球、言简意赅的题目很重要); 2. 中英文摘要和关键词; 3. 背景(问题描述,应用意义,研究现状,存在挑战,解决方案等); 4. 原理方法(对所用的机器学习算法进行原理介绍,图,文,公式,重点是模型的输入输出参数); 5. 解决方案(对所解决问题的方案进行详细描述,重点解决方案中的模型,图,文,公式,模型参数训练,特征提取,学习算法等); 6. 实验结果分析(给出所实现的结果,图文描述(含该模型的过拟合分析),若有对比结果可加分); 7. 结论(描述本文所解决的问题,与传统方法的优势,还存在哪些待解决的问题);
2024-06-26 13:39:29
24.86MB
机器学习
聚类
课程设计
预测模型
1
机器学习实验(数据清洗、聚类...).zip
1.数据清洗 2.聚类 3.逻辑回归 4.PCA降维 5.SVM支持向量机 这份压缩包涵盖了多个数据科学和机器学习领域的关键工具和技术,为数据分析和建模提供了强大的支持。在这个信息的宇宙中,我们可以发现一系列的宝藏,包括数据清洗的魔法、聚类的智慧、逻辑回归的推理、PCA降维的神秘和SVM支持向量机的力量。 首先,数据清洗是这份宝藏中的第一个星辰。它是数据科学的入口,通过神奇的数据处理手段,可以发掘、纠正和去除数据中的不准确、不完整或无效的信息。在这个压缩包中,数据清洗的魔法涵盖了各种情况,如处理缺失值、消除重复记录、格式规范化等。这个工具让数据焕发新生,为后续的分析和建模创造了纯净的舞台。 其次,聚类是这份宝藏的璀璨明珠。在这个信息宇宙中,聚类技术能够将数据分组,找到其中的潜在模式和相似性。它是数据中的探险者,帮助我们在海量信息中发现隐藏的结构和规律。在压缩包中,聚类技术为我们提供了一把探索数据空间的钥匙,使我们能够更好地理解数据的本质。 第三颗星星是逻辑回归的推理之星。在这个宇宙中,逻辑回归是一种强大的预测工具,通过对已知数据进行分析,预测未知数据的可能性。这个工具为我们揭示了
2024-05-14 09:42:36
1.03MB
机器学习
聚类
1
DBSCAN数据集dataset1.csv
DBSCAN数据集
2023-03-29 10:36:25
1KB
数据集
机器学习
聚类
DBSCAN
1
算法的python实现代码、测试数据集及结果
压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果,可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果,所以如果哪位同学有更好的想法,希望能不吝赐教。
2023-03-11 00:04:26
190KB
机器学习
聚类算法
无监督学习
1
一种基于二部图谱划分的聚类集成方法
将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.
2023-02-14 15:42:39
314KB
机器学习 聚类分析 二部图模型 聚类集成 谱聚类算法
1
机器学习+K均值聚类+K均值,IRIS数据+利用matlab聚类分析IRIS数据
利用K均值聚类IRIS数据,包括两个程序: 一、基于欧氏距离聚类 二、基于余弦距离聚类 二者聚类效果不同,输出结果包括:轮廓图、聚类结果可视化(标注明聚类错误样本)、聚类正确率。
2022-12-09 09:29:47
92KB
机器学习
聚类算法
iris
K均值
1
python机器学习 聚类算法Kmeans代码实现 包含所用数据集和代码
python机器学习 聚类算法Kmeans代码实现 包含所用数据集和代码 适合新手
2022-10-27 14:06:52
5.03MB
聚类算法
机器学习
人工智能
python
1
机器学习-聚类
机器学习聚类
算法及实现,掌握K-means聚类的使用思路和使用方法
2022-09-26 16:23:41
3.56MB
聚类
1
机器学习聚类
算法学习文档
机器学习聚类
算法学习文档
2022-08-11 11:05:34
9.69MB
机器学习
1
文本抄袭自动检测分析简易项目
主要技术:Python / jieba / TF-IDF / MultinomialNB / KMeans / editdistance / TopN 项目简介:通过分析不同机构发布的文章,判断是否有文章抄袭的情况,并找到原文和抄袭的文章,以及具体相似的句子。可以应用于毕业论文查重,IP作品及文本抄袭检测。 主要工作:对采集的文档进行数据清洗,采用TF-IDF提取文本特征,使用朴素贝叶斯分类器进行写作风格分类,并针对模仿自己写作风格的文章进行抄袭检测。先采用聚类算法对文档进行聚类降维,针对预测写作风格一致的作品,进行相似度检测及编辑距离检测。
2022-07-26 17:06:53
2.27MB
文本抄袭
python
机器学习
聚类分析
1
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