SuSi Python 项目教程

SuSi Python 项目教程

susi_pythonSUSI.AI Python Wrapper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/su/susi_python

项目介绍

SuSi（Self-organizing Maps with Python）是一个用于无监督、监督和半监督自组织映射（SOM）的Python包。该项目旨在提供一个类似于scikit-learn语法的简单接口，支持无监督聚类、可视化、半监督和监督分类与回归。SuSi内置了数据可视化的脚本和示例笔记本，方便用户展示数据。

项目快速启动

安装

你可以通过pip或conda安装SuSi：

# 通过pip安装
pip install susi

# 通过conda安装
conda install -c conda-forge susi

基本使用示例

以下是一个使用SuSi进行监督分类的基本示例：

import susi

# 加载你的数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...

# 初始化并拟合SuSi
som = susi.SOMClassifier()
som.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算准确率
y_pred = som.predict(X_test)
print(som.score(X_test, y_test))

应用案例和最佳实践

无监督聚类

SuSi可以用于无监督聚类任务，例如对数据进行分组：

from susi import SOMClustering

# 初始化并拟合SOMClustering
som_clustering = SOMClustering()
som_clustering.fit(X_train)

# 获取聚类结果
clusters = som_clustering.predict(X_test)

监督分类

SuSi也支持监督分类，适用于需要标签指导的分类任务：

from susi import SOMClassifier

# 初始化并拟合SOMClassifier
som_classifier = SOMClassifier()
som_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算准确率
y_pred = som_classifier.predict(X_test)
print(som_classifier.score(X_test, y_test))

典型生态项目

SuSi作为一个Python包，可以与其他数据科学和机器学习库结合使用，例如：

• scikit-learn: 用于数据预处理和模型评估。
• matplotlib 和 seaborn: 用于数据可视化。
• pandas: 用于数据处理和分析。

通过这些工具的结合，SuSi可以更好地服务于各种机器学习任务，提供强大的数据分析和模型构建能力。

susi_pythonSUSI.AI Python Wrapper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/su/susi_python