鸢尾花（iris)数据集,提供大家下载，方便进行各种学习。包括txt,cvs格式，可以直接使用。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。

这里写自定义目录标题一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。二、用scikit-learn库中也有LDA的函数，下面给出测试代码三、完成Iris数据集的 Fisher线性分类，及实现可视化 一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。 若不会清楚，请访问次链接 二、用scikit-learn库中也有LDA的函数，下面给出测试代码 from sklearn import datasets, cross_validation,discriminant_analysis #####################################

内容包括朴素贝叶斯算法python实现代码，实现对iris分类，包含iris的txt格式的数据集。

一、线性分类及准确率 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt path=r'F:/人工智能与机器学习/iris.csv' df = pd.read_csv(path, header=0) Iris1=df.values[0:50,0:4] Iris2=df.values[50:100,0:4] Iris3=df.values[100:150,0:4] m1=np.mean(Iris1,axis=0) m2=np.mean(Iris2,axis=0) m3=np.mean(Iris3,axis=

目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型 一、线性分类器理论基础 假设对一模式X已抽取n个特征，表示为： X=（x1,x2,x3,….xn）T X=（x_1,x_2,x_3,….x_n）^TX=（x1​,x2​,x3​,….xn​）T X是n维空间的一个向量

实验中，采用iris分类数据进行测试。其中共有4种特征，3种类别。设置的网络参数为输入层为4(特征数)，隐藏层设置了1层。神经元个数为8，输出层为3(类别数)，激活函数采用的是sigmoid函数。训练的时候设置的mini_batch_size大小为120（训练样本个数），迭代次数为2000，采用的权重更新策略为批量梯度下降法。最终得到的训练模型在测试数据上进行测试，测试的准确率为1。过程中的验证集准确率变化见图3。在迭代到达600次的时候基本已经稳定，说明该网络结构得到的准确率大致就在这个范围。

目录线性分类的数学基础python代码完成Fisher判别的推导Iris数据集数据可视化relplotjointplotdistplotboxplotviolinplotpairplot构建模型 线性分类的数学基础 1.假设对一模式记抽取n个特征,表示为: X=(x1,x2,x3,…,xn)TX=(x_1,x_2,x_3,…,x_n)^TX=(x1​,x2​,x3​,…,xn​)T X是n维空间的一个向量 例如图:三类的分类问题，们的边界线就是一个判别函数 2.用判别函数进行模式分类，取决两个因素： 1）判别函数的几何性质:线性与非线性 2）判别函数的参数确定:判别函数形式+参数 3.判别函

两种格式的iris数据集，.mat和.txt格式。

使用Iris数据集的KMeans聚类

鸢尾花数据集（iris.txt），毒蘑菇数据集（mushroom.txt）都是.txt格式 可直接进行数据分析