天津大学机器学习课程大作业：基于数据预处理的小麦品种分类与聚类分析

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本项目为天津大学机器学习课程的大作业，采用数据预处理技术对小麦品种进行分类和聚类分析，旨在提升模型性能并深入理解不同小麦品种的特征。本项目基于Python实现了seeds数据集的预处理与分类、聚类任务，并使用了PCA、KPCA、LDA、KLDA四种算法进行数据预处理。同时，利用SVM、逻辑回归及ANN三种方法对经过不同预处理的数据进行了分类和评估，并采用FCM方法对这些数据进行了聚类分析并加以评估，从而全面完成了项目的所有要求。在实验过程中，我将自己实现的预处理算法与sklearn提供的官方算法进行对比；探讨了是否进行预处理对于分类及聚类精度的影响；并且实现了所有算法的可视化。此外，在pytorch框架下利用自行搭建的MLP（多层感知机）神经网络对数据进行了分类，并总结了其效果。通过这次项目的实践，我对机器学习常用算法的理解与编程能力有了进一步提升，也认识到预处理的重要性。同时，我还对比了不同机器学习算法在同一个问题上的应用情况，了解到了各种算法的优劣之处，在未来解决科研难题时应具体分析问题并选择最适合的方法来解决问题。项目源码经过全面测试确保运行无误后上传，请放心使用。

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天津大学机器学习课程大作业：基于数据预处理的小麦品种分类与聚类分析

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本项目为天津大学机器学习课程的大作业，采用数据预处理技术对小麦品种进行分类和聚类分析，旨在提升模型性能并深入理解不同小麦品种的特征。本项目基于Python实现了seeds数据集的预处理与分类、聚类任务，并使用了PCA、KPCA、LDA、KLDA四种算法进行数据预处理。同时，利用SVM、逻辑回归及ANN三种方法对经过不同预处理的数据进行了分类和评估，并采用FCM方法对这些数据进行了聚类分析并加以评估，从而全面完成了项目的所有要求。在实验过程中，我将自己实现的预处理算法与sklearn提供的官方算法进行对比；探讨了是否进行预处理对于分类及聚类精度的影响；并且实现了所有算法的可视化。此外，在pytorch框架下利用自行搭建的MLP（多层感知机）神经网络对数据进行了分类，并总结了其效果。通过这次项目的实践，我对机器学习常用算法的理解与编程能力有了进一步提升，也认识到预处理的重要性。同时，我还对比了不同机器学习算法在同一个问题上的应用情况，了解到了各种算法的优劣之处，在未来解决科研难题时应具体分析问题并选择最适合的方法来解决问题。项目源码经过全面测试确保运行无误后上传，请放心使用。

聚类分析在数据挖掘课程中的大作业

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本课程的大作业聚焦于利用聚类分析方法进行数据挖掘。学生将运用Python等工具处理实际数据集，探索并实现不同的聚类算法，如K-means、层次聚类等，并对结果进行深入分析和讨论，旨在提升数据分析与建模能力。数据挖掘的代码是用C++编写的，并包含了三个算法：k-means、CURE 和 DBSCAN，分别用于处理小麦种子、股票数据和糖尿病患者的数据集。此外还有两个额外的算法，这些算法的相关代码位于cplusplus文件中，但尚未应用于数据分析。资料里还包括了我的实验报告，在这份报告中结合了Weka工具进行预处理工作。目录下还有一个可执行文件，并且该目录中的其他文件是经过预处理后的数据，删除后将无法运行程序，请参考使用。

IRIS数据集的聚类分析（机器学习）

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天津大学的大数据课程

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企业数据分类的机器学习作业

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本作业旨在通过应用机器学习技术来优化企业内部的数据分类流程，提高数据管理效率和准确性。企业数据分析：包括代码、报告和数据集，下载后即可使用。

小麦品种数据聚类探究_Model2-Seeds.zip

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基于机器学习的高校就业大数据分析与预测.pdf

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基于SOM的自组织映射聚类-福建医科大学聚类与分类分析

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本研究运用自组织映射(SOM)技术对复杂医学数据进行高效聚类和模式识别，旨在提升疾病诊断和治疗效果。项目由福建医科大学团队完成，聚焦于优化聚类与分类分析方法。自组织映射聚类（Self-Organizing Map, SOM）是由T. Kohonen在1980年提出的模型，属于无监督学习的神经网络聚类方法。与K-means类似，在使用SOM算法之前也需要先估计出所需的类别数量。在SOM神经网络中，输出层的神经元以矩阵形式排列在一维或二维的空间内。通过计算当前输入向量和每个神经元之间的欧氏距离来确定最接近的“获胜”神经元，并据此调整该神经元及其邻近区域内的其他神经元的权重值。最终，SOM能够根据输入数据的特点，在输出层中以拓扑结构的形式展现各个聚类的结果。

基于机器学习与深度学习的PE二分类与多分类分析

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本研究运用机器学习和深度学习技术，对PE（盈利预测）进行二分类和多分类分析，旨在提高金融市场的预测准确率。标题中的“使用机器学习和深度学习对PE进行二分类和多分类”指的是在计算机安全领域内利用这两种技术来区分可执行文件（Portable Executable, PE）是恶意软件还是良性软件。PE格式是在Windows操作系统中广泛使用的程序运行格式。具体来讲，这种应用涉及通过分析大量数据集训练机器学习模型以识别模式并进行预测。对于二分类任务，目标通常是将PE文件分为两类：恶意和非恶意；而对于多分类，则可能进一步细分成不同的恶意软件类别。在描述的背景下，“通过大量训练数据来训练模型”涉及到一系列步骤，包括但不限于清洗、标准化以及编码等数据预处理工作，特征工程以提取有意义的信息，并选择合适的机器学习或深度学习算法。这些算法可以是传统的如支持向量机（SVM）、随机森林和梯度提升机（例如LightGBM），也可以是更复杂的神经网络模型。提及到的“lightgbm.model”表明在此项目中使用了LightGBM，这是一种高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集。此外，“nn.pt”可能是指一个预训练过的深度学习模型，在PyTorch这样的框架下保存下来的文件格式通常以.pt为后缀。最后提到的“predict_nn.py”和“predict_lgb.py”，这两个脚本用于加载已有的机器学习或深度学习模型，并对新的PE文件进行分类预测。这些工具会读取新文件的数据特征，然后应用训练好的模型来判断该文件是否属于恶意软件类别。综上所述，这个项目展示了如何结合使用多种技术手段（包括但不限于LightGBM和神经网络）来进行PE文件的自动化安全检测，从而提升网络安全防护的能力与效率。在实际操作中，这样的系统能够帮助企业及个人更好地防范来自恶意软件的安全威胁，并提高整体的信息安全保障水平。