python回归分析、聚类分析、拟合

guodu1223 2021-05-18 05:26:30

能否把医疗费用和人均收入水平做成回归模型，展示出解决了看病贵的问题呢

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python课作业，预测糖尿病的发病率。使用了线性回归和聚类分析。

基于python聚类分析、统计分析算法的实现源码

Python作为数据科学的重要语言，提供了丰富的库来支持各种机器学习任务。以下是几种常见算法及其在Python中的实现：经典分类回归：线性回归: sklearn.linear_model.LinearRegression，拟合数据线性关系；决策树/随机森林: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier，用于分类；逻辑回归: sklearn.linear_model.LogisticRegression，二分类问题常用。关联分析（如Apriori算法）： mlxtend.preprocessing: 提供了Apriori算法实现，例如apriori函数。聚类： K-means: sklearn.cluster.KMeans，基础的质心聚类算法；层次聚类: sklearn.cluster.AgglomerativeClustering，自底向上或自顶向下的合并策略； DBSCAN: sklearn.cluster.DBSCAN，密度可达性聚类。推荐系统：协同过滤: surprise库提供多种协同过滤算法，如SVDpp、UBCF等；矩阵分解: Surprise库中的ALS实现基于用户-物品评分的矩阵分解。这些库的使用通常涉及数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤。Python的简单易读性和丰富的生态系统使得这些任务变得相对容易。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 决策树概念及构造决策树是机器学习中用于分类和回归的常用算法。其构造需解决三个关键问题：确定根节点属性、选择子节点属性以及何时停止构造（形成叶节点）。决策树算法类型常见的决策树算法包括 Hunt 算法、信息增益（ID3）算法、增益比率（C4.5）算法、基尼指数（CART）算法及卡方检验（CHAID）决策树等。 ID3 算法步骤 ID3 算法主要通过信息增益选择测试属性。其步骤为：确定分类属性集合，为数据表建立节点；若数据同属一类则停止；否则根据信息增益选出最佳属性作为节点测试属性。决策树实现案例以天气指标（温度、湿度、风力、天空状况等）为例，利用 ID3 算法构建决策树判断是否适合打篮球。 Python 实现决策树使用 Python 实现决策树构造与测试，涉及导入 numpy 库、创建数据集与测试集、计算信息熵等操作。决策树优缺点优点：易于理解和实现，计算速度快，可处理高维数据。缺点：易过拟合，无法处理缺失值。决策树应用决策树广泛应用于机器学习的分类、回归、聚类及推荐系统等领域。 聚类分析概念 聚类分析是一种无监督学习算法，用于将相似对象分组。 聚类分析应用在机器学习中，聚类分析常用于客户划分、画像分析及推荐系统等场景。 Python 是机器学习领域的常用语言，提供了 scikit - learn、TensorFlow、Keras 等多种机器学习库和框架。机器学习广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域。

【作品名称】：基于python实现的数学建模相关代码，包含回归、分类、差分、聚类、时间序列分析、因子分析等【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】： 01 基于cvxpy、scipy的线性规划 02 整数规划 03 基于cvxpy、scipy的非线性规划 05 基于networkx实现的一系列图算法和可视化，包括dijkstra、floyd、最大流等 07 博弈论 09 拉格朗日插值、最小二乘拟合、样条插值 12 Lasso回归、岭回归、多元线性回归 13 微分 14 染色体遗传算法、差分、Lesile模型 22 模糊聚类 24 时间序列分析，包括ARIMA、ARMA模型、指数平滑法等 29 距离判别法、Fisher判别法、层次聚类、KMeans聚类、PCA 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。

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