文件名称:
Cryptocurrencies:使用无监督学习模型来分析加密货币数据-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：加密货币
分析概述：
该项目的目的是使用无监督学习模型来评估加密货币数据，以向我们的客户问责制会计提供建议。 我们被要求分析和分组市场上的加密货币。
技术：
此项目中使用了以下无监督的机器学习工具：使用StandardScaler和MinMax Scaler的sklearn程序包，以帮助预处理数据，主成分分析以及最终的KMeans以及对加密货币进行聚类。
概括：
最初，我们创建了一个肘弯曲线以确定最佳的k值数量，并选择“ 4”，如下图所示： 接下来，我们运行K-means聚类并呈现此3D图表，显示类别0和类别1的紧密分组： 我们还进行了主成分分析，以将特征集转换为另一种K均值分析。 分析模拟将0类和1类紧密联系在一起的加密货币聚类，如该二维散点图所示：
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