文件解析：数据分析与机器学习实战
这个里有一堆文件，都是关于数据分析和机器学习的。主要涉及两种算法：K均值聚类和支持向量机（SVM）。咱们来一个个看看：
- data.csv - 这文件估计存的是结构化数据，可能是数字也可能是分类，反正就是机器学习训练或者统计分析常用的那种。用Python的pandas库就能读取和处理，做预处理、清洗、探索性数据分析（EDA）都行。
- kmeans.py - 这文件估计实现了K均值聚类算法，就是把数据集分成K个组，每个数据点都属于最近的组中心。Python里可以用scikit-learn库的KMeans类来实现这算法。
- kmeans_demo1.py, kmeans_demo.py, kmeans_test.py - 这几个文件可能是K均值算法的例子、演示或测试代码，包括加载数据、调用kmeans.py里的函数、可视化结果等步骤。
- svm_demo1.py - 支持向量机（SVM）是另一种机器学习算法，常用于分类和回归任务。scikit-learn库也支持SVM，比如SVC（支持向量分类器）和SVR（支持向量回归器）。
- test.py - 这文件里估计是通用的测试代码，用来验证不同算法实现的正确性，比如单元测试、集成测试或性能测试。
总的来说，这些文件为学习和实践机器学习提供了一个很好的资源。通过阅读和运行这些代码，我们可以深入理解K均值聚类和SVM的工作原理，同时掌握如何在Python中应用这些算法。
文件大小：26.98KB
评论区