【源码】基于Python和scikitlearn的多算法机器学习实验项目

项目简介

本项目聚焦于机器学习领域，借助Python和scikit-learn等框架，实现了多种分类与聚类算法。项目对MNIST（手写体数字）、Yale（人脸图像）和lung（生物数据）三个不同类型的数据集进行处理，并评估各算法在这些数据集上的性能。项目包含SVM、神经网络、贝叶斯、聚类等多个实验，还涉及基于回归学习及流形结构保持的无监督特征选择内容。

项目的主要特性和功能

分类算法

1. SVM分类：实现线性SVM、基于高斯核和拉普拉斯核的SVM分类器，对MNIST、Yale和lung数据集分类并输出训练集和测试集准确率。
2. 神经网络分类：包含BP神经网络和基于RBF的分类器，对三个数据集分类并输出最高准确率。
3. 贝叶斯分类：实现朴素贝叶斯分类器和AODE分类器，对数据集分类并输出准确率。

聚类算法

1. K均值聚类：使用K-means算法对数据集聚类，用Acc和NMI指标评价聚类效果。
2. 学习向量量化聚类：实现LVQ聚类算法，对数据集聚类并计算Acc和NMI。
3. 高斯混合聚类：运用高斯混合模型对数据集聚类，输出准确率和NMI。

无监督特征选择

基于回归学习及流形结构保持的方法进行无监督特征选择，对比特征提取与不提取时K-means聚类的ACC和NMI，研究不同超参数对聚类结果的影响，提供绘图功能展示迭代过程和超参数影响。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python环境，使用以下命令安装项目所需依赖库： bash pip install numpy scipy scikit-learn torch matplotlib munkres

运行代码

1. 下载本项目的源码文件，将数据集文件（MNIST.mat、Yale.mat、lung.mat）存放在datasets目录下。
2. 针对不同实验，直接运行对应的Python脚本，示例如下：
   • 运行SVM实验： bash python svm_experiment.py
   • 运行神经网络实验（BP神经网络和RBF分类器）： bash python neural_network_experiment.py
   • 运行贝叶斯实验： bash python bayes_experiment.py
   • 运行聚类实验（K-means、LVQ、高斯混合聚类）： bash python clustering_experiment.py
   • 运行无监督特征选择实验： bash python feature_selection_code.py
   • 运行绘图脚本： bash python feature_selection_plot.py

结果查看

运行代码后，终端会输出各个算法在不同数据集上的准确率、NMI等评估指标。无监督特征选择部分会在img目录下生成相关图像文件，用于展示迭代过程和超参数对聚类结果的影响。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】