项目标题：contrastive-用于在对比环境下对数据集进行无监督机器学习的Python库
项目简介
contrastive是一个Python库，用于在对比环境下对数据集进行无监督机器学习（例如PCA），主要关注存在于一个数据集而非另一个数据集中的模式（如集群或渐变），其应用包括发现生物和医学数据中的子组。该库在Python3中开发和测试（在Python2中应该也能工作）。
基本使用
这个库的基本功能如下。一般来说，有两个数据集，一个可标记为前景数据（foreground_data），在这个数据集中我们发现模式和方向；另一个数据集称为背景数据（background_data），该数据集不包含我们感兴趣发现的模式或方向。在某些情况下，两个数据集可能都包含感兴趣的信号，但前景数据集相对于背景数据集可能具有更丰富的模式。在这些分析中，有一个对比参数alpha，可视为超参数。示例代码如下：
from contrastive import CPCA mdl = CPCA() projected_data = mdl.fit_transform(foreground_data, background_data)
其中，foreground_data和background_data应为二维numpy数组，且第二个维度（表示特征数量）应相同。此外，还有一些其他功能，例如内置绘图功能，只需将plot参数设为True即可快速查看对比PCA的结果；在Jupyter笔记本中运行分析时，可轻松启动交互式GUI；还可以对一些参数如标签、组件数量、alpha值的选择、数据是否标准化、绘图颜色等进行自定义设置。
项目总结
contrastive库为在对比设置下进行无监督机器学习提供了方便的工具，在生物、医学等数据挖掘方面有潜在的应用价值。希望大家对这个项目积极留言讨论，分享使用经验或者提出改进建议等。
项目地址
数据统计
数据评估
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