【源码】基于Python的机器学习算法演示

项目简介

本项目使用Python实现了多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K - means聚类、谱聚类（Spectral Clustering）和主导集聚类（Dominant - set Clustering）等经典机器学习算法。通过加载和可视化数据集、训练模型，展示算法的分类和聚类结果，帮助用户理解算法基本原理和应用场景。

项目的主要特性和功能

1. 多层感知机（MLP）：能处理分类任务，用Iris数据集训练测试，支持非线性模型训练以处理复杂分类问题。
2. 支持向量机（SVM）：实现线性SVM分类器，用拉格朗日对偶问题和SMO算法优化，展示高维空间分类能力并可视化决策边界，适用于二分类问题。
3. K - means聚类：自动将数据分配到不同簇，用Iris数据集聚类，PCA降维展示结果，支持自定义簇数量和K - means++初始化。
4. 谱聚类（Spectral Clustering）：处理复杂非线性数据分布，将聚类问题转化为图分割问题，展示高维数据表现并与K - means对比。
5. 主导集聚类（Dominant - set Clustering）：自动确定簇数量，在简单数据集展示效果，适用于无需预先指定簇数量的聚类任务。
6. 可视化工具：用matplotlib库可视化算法分类和聚类结果，提供决策边界、聚类中心、数据分布等图表。

安装使用步骤

安装依赖库

确保已安装Python 3.x环境，使用以下命令安装所需的Python库： bash pip install numpy matplotlib scikit - learn

下载项目源码

用户自行下载本项目的源码文件。

运行代码

打开终端或命令行，进入项目目录，运行相应的Python脚本文件，例如： bash python mlp_demo.py python svm_demo.py python kmeans_demo.py python spectral_clustering_demo.py python dominant_set_demo.py

查看结果

运行代码后，程序将自动加载数据集、训练模型，并展示分类或聚类结果，用户可通过可视化图表直观观察算法运行过程和效果。

注意事项

• 本项目使用Iris数据集，用户可按需替换。
• 代码含详细注释，助于理解功能和逻辑。
• 用户可调整算法超参数以获更好效果。

下载地址

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