gdz0007的博客

了解PCA； 掌握PCA实现方法，并能编写出具体代码； 能够分析实验结果，对算法进行评估。

（1）了解聚类算法的相关概念及含义；（2）掌握聚类算法求解问题的流程；（3）能够编写出聚类算法（任选一个即可）求解某一问题的代码；（4）能够分析实验结果，对算法进行评估。实验内容该实验内容包括以下三部分：（1）从K-均值聚类、系统聚类、EM聚类等中任选一个均可，并对所选算法的相关概念进行阐述；（2）任选一个数据集，并阐述自己所选定的数据集。（3）设计实验方案，进行仿真和预测，建议对聚类结果进行可视化。

了解线性回归算法的相关概念及含义； 掌握线性回归算法求解问题的流程； 能够编写出线性回归算法求解某一问题的代码； 能够分析实验结果，对算法进行评估。

了解人工神经网络算法的相关概念及含义； 掌握人工神经网络算法求解问题的流程； 能够编写出人工神经网络算法求解某一问题的代码； 能够分析实验结果，对算法进行评估。

掌握决策树算法的相关概念及含义； 掌握决策树算法求解问题的流程；能够编写出决策树算法求解某一问题的代码； 能够分析实验结果，对算法进行评估。

在实现KNN算法时需要注意数据预处理、参数选择、距离度量方式、算法效率和模型评估等方面的问题，并根据具体情况进行调整和优化。设计实验方案，进行仿真和预测（主要包含：导包、导入数据集、特征和标签的提取、训练集和测试集的划分、特征处理（根据实际情况可选）、分析数据：对数据进行可视化和分析，了解数据的特点和分布情况，以便选择合适的K值和距离度量方法。训练算法：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对KNN模型进行训练，得到模型参数。