Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测daiding
目录基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测设计思路输出结果核心代码 相关文章ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测实现 基于iris莺尾花数据集(PCA....
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测
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ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测daiding
设计思路输出结果(149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setos.....
ML之kNNC:基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测
设计思路输出结果(149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setos.....
PCA、NMF、KNN在实战中的算法解析
我们用一些工具对数据进行降维,看看结果会怎样。PCA(主成分分析—对高维数据降维)会解决这个问题。NMF(非负矩阵分析—对高维数据降维,并且对事物的局部特性有很好的解释)在分解图像时经常会发现有用的“部分”来表达整体,并且在MNIST数据集或人脸识别数据集中会产生有趣的结果。本文着重探索这三种算法如何处理数据集。 In [1]: import numpy as np import mat...
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