Image Classification using Logistic Regression and K-Means (Fashion MNIST)

في هذا المشروع قمت ببناء نظام لتصنيف الصور باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) على مجموعة بيانات Fashion MNIST، مع التركيز على ثلاث فئات من الملابس: Bag, Trouser, Sneaker

مراحل تنفيذ المشروع:

تحميل البيانات ومعالجتها

تطبيع القيم (Normalization)

إزالة الضوضاء باستخدام Gaussian Filter

تحويل الصور إلى متجهات (Flattening)

تطبيق Standardization للبيانات

النماذج المستخدمة:

Logistic Regression (Multiclass Classification)

K-Means Clustering مع ربط العناقيد بالفئات الحقيقية

التقييم:

تقسيم البيانات إلى Training / Validation / Test

حساب Accuracy لكل نموذج

إنشاء Confusion Matrix

عرض عينات من الصور مع التوقعات

النتائج:

Logistic Regression Accuracy ≈ 99%

K-Means Accuracy ≈ 91%