使用sklearn.decomposition的PCA类对手写体数字图片数据进行降维。使用sklearn.neural_network的MLPClassifier类对降维后的数据训练分类模型,对测试数据进行分类,要求分类准确率达到80%以上。 训练数据:digits_training.csv 测试数据:digits_testing.csv 第1列是类别,其他列是特征属性。 载入训练数据、分出特征属性和类别,对特征属性标准化,显示读入数据的行数 def normalizeData(X): return X - np.mean(X, axis=0) 使用PCA对数据降维,显示主成分个数 for i in range(len(pca.explained_variance_ratio_)): total_ratio +=pca.explained_variance_ratio_[i] 使用多层感知机对PCA降维后的数据训练分类模型,保存分类模型为mlpNN_pca.m MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(48, 24), random_state=1) 载入测试数据、分出特征属性和类别,对特征属性标准化,显示读入数据的行数 xTest = pca.transform(xTest) 使用分类模型对测试数据分类,显示分类准确率
时间: 2024-03-21 18:43:34 浏览: 33
好的,您的问题是如何使用PCA和MLPClassifier对手写数字图片数据进行降维和分类,同时要求分类准确率达到80%以上。以下是代码和解释:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 载入训练数据
train_data = pd.read_csv('digits_training.csv', header=None)
train_X = train_data.iloc[:, 1:]
train_y = train_data.iloc[:, 0]
# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
train_X = scaler.fit_transform(train_X)
# 显示读入数据的行数
print("训练数据行数:", len(train_X))
# 使用PCA对数据降维
pca = PCA(n_components=0.95, svd_solver='full')
train_X_pca = pca.fit_transform(train_X)
# 显示主成分个数
print("主成分个数:", pca.n_components_)
# 使用多层感知机对PCA降维后的数据训练分类模型
mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(48, 24), random_state=1)
mlp.fit(train_X_pca, train_y)
# 保存分类模型
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(mlp, 'mlpNN_pca.m')
# 载入测试数据
test_data = pd.read_csv('digits_testing.csv', header=None)
test_X = test_data.iloc[:, 1:]
test_y = test_data.iloc[:, 0]
# 特征标准化
test_X = scaler.transform(test_X)
# 显示读入数据的行数
print("测试数据行数:", len(test_X))
# 对测试数据进行PCA降维
test_X_pca = pca.transform(test_X)
# 使用分类模型对测试数据分类
pred_y = mlp.predict(test_X_pca)
# 显示分类准确率
accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
print("分类准确率:", accuracy)
```
代码中,首先载入训练数据并分出特征属性和类别,然后对特征属性进行标准化。接着使用PCA对数据降维,保留主成分的方差比例为0.95。使用MLPClassifier对PCA降维后的数据训练分类模型,保存分类模型为mlpNN_pca.m。然后载入测试数据并分出特征属性和类别,对特征属性进行标准化。对测试数据进行PCA降维,使用分类模型对测试数据分类,显示分类准确率。
需要注意的是,代码中使用了sklearn.externals.joblib库的dump函数将训练好的分类模型保存到了本地,方便后续使用。在实际应用中,也可以使用pickle库保存模型。