文件名称：python_cluster_classification
文件大小：1.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-12 03:20:54
JupyterNotebook
Python数据分类器 该项目针对涉及MED，ML，MAP和kNN分类方法的模式识别课程而完成。 每个分类器均基于一组测试数据构建，然后在不同的数据集上进行测试并评估准确性。 通过均方误差计算和混淆矩阵图片（分别详细描述每个分类器的准确性）来测量和描述准确性。 使用网格网格为2类和3类数据集绘制所有分类器的决策约束。 以下是显示MED，MAP和kNN方法结果的一组图片： MED 地图 kNN其中k = 1
【文件预览】：
python_cluster_classification-main
----.vscode()
--------settings.json(54B)
----README.md(2KB)
----lab2()
--------lab2_part3.ipynb(1.5MB)
--------2d_parzen_mat.mat(2KB)
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--------Lab3P3.py(9KB)
--------lab2_part1.ipynb(375KB)
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--------error_rate.txt(450B)
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--------__init__.py(0B)
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----.gitignore(48B)