【源码】基于AI和数据的课程实验项目

项目简介

本项目通过实现一系列基础AI算法和数据挖掘技术，助力参与者理解和应用这些技术。项目覆盖了从简单聚类算法到复杂神经网络的内容，适合对AI和数据挖掘有兴趣的学习者。

项目的主要特性和功能

1. K-Means聚类算法：对西瓜甜度数据进行聚类分析。
2. 遗传算法：求解给定函数的最大值。
3. 模拟退火算法：寻找复杂函数的最大值。
4. 关联规则挖掘（Apriori算法）：挖掘商品销售数据中的关联规则。
5. 决策树算法：对学生是否会被录取的数据集进行分类。
6. 神经网络算法（可选）：解决某些分类或回归问题。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python以及必要的库，如numpy、pandas、matplotlib、scikit - learn等。

数据集准备

依据所选算法准备对应的数据集，保证数据格式与代码输入相匹配。

运行代码

按照项目文件夹的文件结构，运行相应的Python脚本，每个脚本都有详细注释和说明。

结果展示和分析

运行代码后会生成结果文件或图表，根据这些结果进行数据分析并得出结论。

注意事项

• 要确保环境安装了所有必要的库和依赖。
• 数据集需根据实际情况进行调整和处理。
• 复杂算法（如神经网络）可能需要更多时间和资源。
• 本项目仅用于学习和实践，实际应用需额外优化和调整。

下载地址

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