说明：ML聚类将相似的数据点分组，显示没有预定义标签的模式。它将数据组织为有意义的集群，帮助探索和理解知情决策的内在结构。

说明：化学成分分析

说明：《英语教科书：多维方法》（LeFoll，待出版）在线补遗资料库。

说明：分析良性和DDoS攻击的数据集，包括数据探索、监督和无监督学习以及集群可解释性分析。

说明：在这个项目中，我将从头开始在国家生态足迹完善数据库和使用电影数据库的三维规模上实施主成分分析（PCA）。本项目的目标是加深对PCA的理解，并展示其在探索复杂数据集方面的能力。

说明：统计模式识别（经典机器学习）

说明：Segundo repositorio creado para mi primer proyecto de Machine Learning，hecho durante mi tiempo en el bootcamp de Data Science de The Bridge。Estudio sobre la calidad del agua，en esta ocasión con aprendizaje无监管

说明：回归、分类、聚类、降维、异常检测

说明：基于信息检索的科学数据集多级有损压缩算法

说明：通过我们的动态存储库中的实际项目来发现机器学习的威力。深入研究线性模型、分类技术等，项目范围从垃圾邮件检测到水果分类。我们的存储库非常适合所有级别的学习者，随着新的见解和应用程序而增长。请继续关注持续更新！

说明：UNI S3:OLLVETTI-FACES数据集图像大小缩减的PCA训练。

说明：硕士论文：“降维技术研究及其系数的解释，以及对学习模型的影响”

说明：燃油效率数据分析

说明：5（+2）个性能测试中20个浏览器的数值分析

说明：机器学习数学计算机项目

说明：LH_CD_JULIORODRIGUES公司

说明：利用“购物中心客户”数据集，我们探索了K-means和凝聚聚类，并使用主成分分析（PCA）探索了降维的概念

说明：模糊C-Means（FCM）是一种聚类算法，它为数据点分配隶属度，允许对簇进行软分配。它在各种领域（如模式识别和数据挖掘）提供了灵活性、对噪声的鲁棒性、可解释性、可扩展性和多功能性。

说明：2022年7月，牛津AI&ML夏季项目任务，小行星成分分析，其中我用17 ML方法得了A。

说明：简单的C++代码，使用阵列，可以使用对齐的训练图像计算特征面。也可以做面部识别。

说明：IntrinsicDimEstimator是一个用于估计数据集固有维数的Python模块，具有多个算法，包括CorrDim、NearNbDim、Packing Numbers、GMST、特征值分析和MLE。

说明：预测加密货币的无监督学习

说明：描述了主成分分析对模糊c均值聚类算法的影响

说明：该项目利用PLINK进行GWAS质量控制，专注于SNP分析和PCA进行祖先见解，展示了生物信息学在加强种群遗传学研究中的重要作用。

说明：通过实际代码示例探索机器学习算法的广泛集合。该存储库提供了涵盖广泛模型和技术的动手实现，使学习和应用各种ML概念变得容易。

说明：通过使用python查看人力资源分析数据，调查影响组织动态的人员因素。预测就业状况，估计终止期限，并最大限度地提高绩效和满意度计划。奖励：高级机器学习性能指标、多样性指数和保留率。

说明：卷积神经网络（CNN）加州电价的位置边际价格（LMP）预测。

说明：提出并比较了关键的降维技术：ISOMAP、PCA（主成分分析）和t-SNE（t-Distributed随机邻域嵌入）。

说明：R中的LDA和主成分分析（PCA）

说明：统计模式识别（经典机器学习）