基於PCA的聚類及分類算法研究及分析(附python代碼、完整文檔和mnist-original.mat文件下載)

Mnist手寫數據集由 60000 個訓練樣本和 10000 個測試樣本組成，是在深度學習領域 中常用的數據庫，每個樣本都是一張 28 * 28 像素的灰度手寫數字圖片。使用 sklearn 函數庫的 fetch_mldata（）函數對 mnist 數據庫進行加載，並完成以下內容： （1）使用PCA算法對數據集進行降維（降維至2維），並可視化其降維後的特徵分佈。 （2）對降維後的數據，使用KMea

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