|
|
pl:dydaktyka:ml:lab10 [2017/07/17 10:08] |
pl:dydaktyka:ml:lab10 [2019/06/27 15:50] (aktualna) |
| ====== Laboratorium 10 - Klasteryzacja ====== |
| Ćwiczenia bazujące na materiałach Andrew Ng.\\ |
| Przed zajęciami przejrzyj wykłady XIII-XIV: [[https://class.coursera.org/ml/lecture/preview|Linear regression]] |
| |
| {{:pl:dydaktyka:ml:ex7.pdf|Instrukcja}} w języku angielskim. |
| |
| Ćwiczenia do pobrania: {{:pl:dydaktyka:ml:kmeans-pca.zip|Klasteryzacja}} |
| ===== Lista i opis plików ===== |
| Pliki oznaczone znakiem wykrzyknika (:!:) należy wypełnić własnym kodem |
| * //ex7.m// - Octave/Matlab script for the first exercise on K-means |
| * //ex7_pca.m// - Octave/Matlab script for the second exercise on PCA |
| * //ex7data1.mat// - Example Dataset for PCA |
| * //ex7data2.mat// - Example Dataset for K-means |
| * //ex7faces.mat// - Faces Dataset |
| * //bird_small.png// - Example Image |
| * //displayData.m// - Displays 2D data stored in a matrix |
| * //drawLine.m// - Draws a line over an exsiting figure |
| * //plotDataPoints.m// - Initialization for K-means centroids |
| * //plotProgresskMeans.m// - Plots each step of K-means as it proceeds |
| * //runkMeans.m// - Runs the K-means algorithm |
| * :!: //pca.m// - Perform principal component analysis |
| * :!: //projectData.m// - Projects a data set into a lower dimensional space |
| * :!: //recoverData.m// - Recovers the original data from the projection |
| * :!: //findClosestCentroids.m// - Find closest centroids (used in K-means) |
| * :!: //computeCentroids.m// - Compute centroid means (used in K-means) |
| * :!: //kMeansInitCentroids.m// - Initialization for K-means centroids |
| |
| ===== Uwagi ===== |
| Sprawdzic skrypt check.m dla PCA |