文件名称：Cryptocurrencies
文件大小：1.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-22 20:27:05
JupyterNotebook
加密货币的无监督机器学习 概述 一家著名的投资银行问责制会计，有兴趣为其客户提供一种新的加密货币投资组合。 给定可用加密货币的列表以及诸如交易状态，开采的总硬币和总硬币供应之类的信息，我们旨在开发一种无监督的机器学习模型来报告交易市场上的加密货币以及如何将它们分组以创建分类。开发这种新的投资产品。 技术领域 Python Jupyter笔记本 大熊猫 Sklearn（StandardScaler，PCA，聚集集群，KMeans） Hvplot 密谋 处理与分析 1）预处理PCA的数据 仅保留正在交易的加密货币，具有有效的算法，以及在何处开采硬币。 删除了IsTrading列。 删除的行至少具有一个空值。 2）使用PCA减少数据尺寸 将X DataFrame的尺寸缩减为三个主要组成部分。 使用K均值的聚类加密货币 使用hvPlot创建弯头曲线以找到K的最佳值 使用Elbow曲线，
【文件预览】：
Cryptocurrencies-main
----.gitignore(2KB)
----crypto_clustering.ipynb(6.62MB)
----.DS_Store(6KB)
----Visuals()
--------PCA.png(48KB)
--------bokeh_plot.png(21KB)
----README.md(2KB)
----Data()
--------crypto_data.csv(59KB)