Advertisement

关于UCI Car Evaluation数据集的分类、回归和聚类分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究运用UCI汽车评估数据集，深入探讨了分类、回归与聚类三种机器学习方法的应用，旨在揭示不同模型对汽车评价指标预测的效能。 通过在UCI开源网站上下载Car Evaluation数据集，并使用机器学习算法进行分析。分别应用了分类、回归和聚类算法。文件包括数据集以及代码，可以在Jupyter中运行这些代码，其中的解释通俗易懂，从头到尾都可以顺利执行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于UCI Car Evaluation数据集的分类、回归和聚类分析
    优质
    本研究运用UCI汽车评估数据集，深入探讨了分类、回归与聚类三种机器学习方法的应用，旨在揭示不同模型对汽车评价指标预测的效能。 通过在UCI开源网站上下载Car Evaluation数据集，并使用机器学习算法进行分析。分别应用了分类、回归和聚类算法。文件包括数据集以及代码，可以在Jupyter中运行这些代码，其中的解释通俗易懂，从头到尾都可以顺利执行。
     
  • 双螺旋和Twomoons数据集的聚类分析（UCI）
    优质
    本研究运用了UCI数据库中的双螺旋和Twomoons数据集进行深入的聚类分析，探索不同算法在复杂、非线性分布数据上的表现与优化。 在机器学习中的聚类任务所需的数据集可以分为两类：一类是人工创建的二维数据集，例如月牙形、双螺旋型等；另一类则是来自UCI的真实数据集。
     
  • UCI名义型数据集（适用于聚类和分类）
    优质
    本数据集为UCI名义型数据集，专为聚类与分类任务设计，包含多类别属性值，是机器学习研究的理想选择。 这里有15个UCI标称型数据集，可用于分类和聚类算法。这些数据集被分为两部分：第一部分是在预处理之前的数据；第二部分是已完成预处理后的数据。
     
  • UCI经典数据集-聚类与分类.zip
    优质
    本资料包包含UCI机器学习库中的经典数据集，适用于聚类和分类任务。内含详尽的数据文档及多种应用场景，是科研与学习的理想资源。 UCI常用数据集包括聚类和分类两类。这些数据集广泛应用于机器学习的研究与实践当中。
     
  • 基于Jupyter Notebook的回归、分类和聚类可视化分析.zip
    优质
    本资料分享一个基于Jupyter Notebook的数据科学项目，涵盖了回归、分类及聚类算法，并提供丰富的可视化工具帮助理解模型性能。 本次设计在 Jupiter Notebook 上通过 scikit-learn 对两个数据集分别实现了以下内容： 1. 回归（Air quality dataset）：逻辑回归； 2. 分类（BLE&RSSI dataset）：SVM、决策树、随机森林； 3. 聚类（BLE&RSSI dataset）：DBScan、kmeans、GMM、层次聚类算法，其中使用 t-SNE 实现了结果可视化。
     
  • 用于聚类和分类的数据集
    优质
    本数据集包含各类结构化信息，旨在支持机器学习中的聚类与分类任务，适用于研究、模型训练及算法测试等场景。 在进行聚类或分类分析时，经典的测试数据集对于评估所设计算法的效果非常重要。我上传的数据集格式为.mat文件，可以通过load命令来加载这些数据集。
     
  • 基于Python的Car Evaluation数据集汽车满意度分析与实现（运用决策树和聚类模型）
    优质
    本研究利用Python对Car Evaluation数据集进行深度挖掘，通过应用决策树和聚类算法，深入分析影响汽车用户满意度的关键因素，并提出优化建议。 在使用Python代码对汽车满意度数据集（Car Evaluation）进行分析时，我们采用了决策树、K-Means聚类、MeanShift聚类、层次聚类以及DBSCAN等模型。经过对比分析发现，决策树模型的准确率最高，达到了约95%左右；而其他模型的准确率相对较低，并且DBSCAN模型并不适合用于该数据集的分析。
     
  • 关于SVM分类和回归的
    优质
    本简介探讨支持向量机(SVM)在分类与回归分析中的应用原理及实现方法，旨在为初学者提供基础理论指导和技术实践参考。 在MATLAB中使用SVM工具箱进行分类与回归的小例子。
     
  • 基于UCI多分类组合的二分类数据集
    优质
    本研究构建了一个新颖的数据集，通过将UCI数据库中的多分类问题转化为二分类问题，为机器学习算法提供更为丰富的测试场景。 利用UCI机器学习数据集合中的多分类数据集排列组合出的二分类数据集，用于测试二分类模型的预测效果。
     
  • Karate数据集的聚类分析
    优质
    本研究利用机器学习技术对Karate数据集进行深入的聚类分析，旨在探索社团结构与成员间的关系模式。 Karate数据集包括karate.gml和karate.txt等文件。该数据集用于聚类分析。