山东大学数据科学实验四——机器学习：聚类与回归

简介：
本课程为山东大学数据科学系列实验之一，专注于机器学习中的聚类和回归技术。学生将通过实际案例操作掌握这两种关键的数据分析方法，提升解决复杂问题的能力。 在数据科学领域，机器学习是至关重要的一个环节，它使计算机系统能够从大量数据中获取知识，并做出预测或分类决策。本实验，“山东大学数据科学实验四”，主要关注的是两个核心的机器学习任务：聚类与回归。 聚类是一种无监督的学习方法，其目标是将数据集中的对象自动划分到不同的群体（即“簇”）。在本次实验中，可能探讨了常见的几种聚类算法如K-means、层次聚类和DBSCAN等。其中，K-means通过迭代寻找最佳的k个中心点来实现每个样本点到最近中心的距离平方和最小化；层次聚类则构建了一种树形结构以展示数据之间的相似性关系，可以是自底向上（凝聚型）或自顶向下（分裂型）。DBSCAN是一种基于密度的方法，在发现任意形状的数据簇以及处理异常值方面表现出色。 回归属于预测类型的机器学习任务，主要目标是在给定输入变量的情况下建立一个模型来预测连续的目标输出。实验中可能会涉及线性回归、逻辑回归、决策树回归、随机森林回归及支持向量机（SVM）等方法的应用。例如，线性回归通过最小化误差平方和的方法寻找最佳拟合直线；尽管名字里包含“回归”，但逻辑回归实际上是一种用于处理二分类问题的算法，其输出为概率值；而决策树与随机森林则利用多棵决策树进行预测并提高模型准确性和稳定性。支持向量机（SVM）通过最大化间隔来构建非线性模型，能够有效应对复杂的非线性关系。 在实验过程中，我们将使用Python中的科学计算库如NumPy、Pandas和Scikit-learn等工具来进行数据分析与建模。其中，NumPy提供了高效的数组操作支持；Pandas用于数据预处理及管理；而Scikit-learn则是一个强大的机器学习库，包含多种算法实现以及相应的数据预处理功能。 实验文件HW3.ipynb是基于Jupyter Notebook的交互式编程环境，在此环境中可以进行数据分析和模型训练。在该文件中，你会看到对各个部分详细的注释说明以帮助理解代码的功能与运行逻辑，并需修改其中的数据路径设置使其适应本地操作环境后直接执行。 通过这个实验的学习过程，学生将能够深入理解和应用机器学习的基本概念和技术，同时还能增强解决实际问题的能力和数据分析建模技巧。