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.gitattributes

@@ -33,3 +33,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+mnist_test.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+mnist_train.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

mnist_test.csv

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c5adfcc9ce29069f8a988a6af1dcdc009bba975d2c98a52233661f79d880292b
+size 18303650

mnist_train.csv

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:06e64b0bf65de89c522348319ce5f63f43fb1cb40e1ce3c2ff43c1d3b8a0e14c
+size 109640201

readme.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+手写体数据集包括两个文件：
+1.mnist_train.csv
+2.mnist_test.csv
+
+mnist_train.csv文件中包含了60000个训练样本，10个类别（0~9）。mnist_test.csv文件包含10000个测试样本，10个类别。文件每一行有785个值，第一列是类别标签（0~9），其余784列是手写字体的像素值。
+
+你需要做的：
+不调用现成软件包（如sklearn）情况下，使用numpy，scipy等科学计算包探索 K-Means 和 GMM 这两种聚类算法的性能。