Python聚类与统计分析算法实现源码及项目说明（课程实验作业）.7z
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简介：
本文件为课程实验作业，内含使用Python编写的聚类和统计分析算法源代码及相关项目文档，提供数据处理、模型训练等完整示例。
基于Python的聚类分析与统计分析算法实现源码及项目说明（课程实验作业）
本项目为《统计分析与机器学习》课程实验的一部分，包含主成分分析、聚类分析等统计方法的具体实现代码。
使用时，请将所需模块对应的头文件引入到您的工程中。每个模块的详细使用指南请参阅对应目录下的readme文档。
statslibrary中的各个算法按照如下分类：
1. Distance：距离计算模块，提供欧氏距离和马氏距离等多种常用的距离度量方法。
2. CorreCoef：相关系数与相关矩阵计算模块，包括皮尔森（Pearson）相关系数、斯皮尔曼（Spearman）等级相关等统计分析工具。
3. GeneralStats：基本的统计数据处理模块，涵盖均值、中位数、众数、分位数、方差和标准偏差等一系列基础统计量计算方法。
4. VarAnaly：方差分析模块，支持单因素及双因素方差分析。
5. LinearRegre（注意原文此处可能有误标为*LinearRegre）: 回归分析模块，提供一元线性回归与多元线性回归的功能实现。
6. PCA：主成分分析方法的实施代码集合。
7. Kmeans：K-Means聚类算法模块。
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