FME机器学习的转换器

FME（Feature Manipulation Engine）是一款功能强大的数据转换和集成工具。它包含了许多机器学习的转换器，可以用于处理和转换各种类型的数据。以下是一些常见的FME机器学习的转换器：

1. PythonCaller：可以使用Python脚本进行自定义的机器学习操作。

2. RCaller：可以使用R脚本进行自定义的机器学习操作。

3. TensorFlowCaller：可以使用TensorFlow进行自定义的深度学习操作。

4. ScikitLearnClassifier：可以使用Scikit-Learn库中的分类器进行分类操作。

5. ScikitLearnRegressor：可以使用Scikit-Learn库中的回归器进行回归操作。

6. SVMClassifier：可以使用支持向量机进行分类操作。

7. DecisionTreeClassifier：可以使用决策树进行分类操作。

8. KMeansClusterer：可以使用K-Means聚类算法进行聚类操作。

9. PCA：可以使用主成分分析算法进行特征降维操作。

这些转换器可以帮助您在FME中轻松地使用机器学习算法来处理和转换数据。