想为您的 SwiftUI 应用程序添加强大的机器学习算法吗?
SwiftUI 是一个用于在 Apple 平台上构建用户界面的框架。凭借其易于使用的语法,开发人员可以用更少的代码创建功能强大的交互式用户界面。SwiftUI 擅长的领域之一是数据可视化。在本文中,我们将探索 SwiftUI 中的集群和无监督学习的概念,并演示如何在代码中实现它。
聚类是一种用于无监督机器学习的技术,用于将相似的数据点分组到集群中。这在处理难以识别模式或关系的大量数据时很有用。在 SwiftUI 中,我们可以使用 KMeans 算法进行聚类。该算法广泛用于聚类,并且相对容易理解和实现。
在本文中,我们将学习如何在 SwiftUI 中实现 K 均值聚类。让我们开始。
导入必要的库
import SwiftUI
import CoreML
import CreateML
创建数据集
let dataSet = [
[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[4.9, 3.0, 1.4, 0.2],
[4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
[4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
[5.0, 3.6, 1.4, 0.3],
[5.4, 3.9, 1.7, 0.4],
[4.6, 3.4, 1.4, 0.3],
[5.0, 3.4, 1.5, 0.2],
[4.4, 2.9, 1.4, 0.2],
[4.9, 3.1, 1.5, 0.1]
]
定义簇数
本文介绍了如何在 SwiftUI 应用中使用 K-Means 算法实现数据聚类。通过导入必要的库、创建数据集、初始化质心、定义距离函数和执行聚类,开发者可以为 SwiftUI 应用添加机器学习功能并可视化聚类结果。
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