如何对python中未标记的数据进行多类分类？答案

【问题标题】：How to do multiclass classification for unlabeled data in python?如何对python中未标记的数据进行多类分类？
【发布时间】：2019-06-01 03:42:14
【问题描述】：

我有一个包含 20 种不同类型的数据（作为一列），20 种中有 10 种是有用的信息，我想使用逻辑回归将它们分为 10 个不同的类别，因此我想显示记录的数量每个班级。数据未标记。

183820,9.17101300730551E+018,9,7,79,169,2017,10,17,6,3,0,1,1,0,0,0,0,0,0,637126.9861,5399201
183821,9.17101300712351E+018,9,7,72,147,2017,10,8,6,3,6,2,0,1,1,0,0,0,0,639046.3051,5363761.

【问题讨论】：

标签： python machine-learning classification regression logistic-regression

【解决方案1】：

将每一行拆分成这样的表格

table = []
with open('your.csv') as f:
    for l in line:
        table.append(l.split(','))

然后使用您喜欢的任何逻辑回归函数并获得结果。

【讨论】：

我对逻辑回归算法感到困惑，你能分享一些链接吗？

【解决方案2】：

您可以从 CSV 文件中读取数据，然后尝试聚类方法进行分类。

【讨论】：

【解决方案3】：

试试下面的参考：

1) 一种使用 SVM 基础模型从正数据和未标记数据中学习的稳健集成方法 http://arxiv.org/abs/1402.3144（发表于 Neurocomputing）

2) 仅使用正数和未标记数据评估二元分类器：http://arxiv.org/abs/1504.06837

【讨论】：