Python语言使用鸢尾花数据集实现了KNN、Kmeans、决策树、SVM、BP等十几种经典机器学习算法

iris.npz鸢尾花数据集

典型相关分析matlab实现代码 iris 一、简介 学习机器学习有一段时间了，由于以前使用的是matlab，所以想使用python来实现一些机器学习的问题。 鸢尾花分类问题时一个很经典的问题，我就想从这个问题入手吧。网上有一些相关的代码，但是我看到的几 个都有些肉眼可见的缺陷，所以，我索性把网上的参考抛开，按照自己的思路实现一个。 会有不少缺陷，求 大神轻喷 :) 二、iris数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 每行数 据包括4个属性：Sepal Length（花萼长度）、Sepal Width（花萼宽度）、Petal Length（花瓣长度）、 Petal Width（花瓣宽度）。可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。所以本项目是利用lr方法进行 多分类处理。引用Iris数据集的方法主要有在sklearn的sklearn库中导入iris数据集和下载官方的iris.csv文 件。本项目使用后一种获取数据的方法。 三、数据预处理 将数据集进行数据类型的转换，将Sepal Length（花萼长度）、Sep

使用分区算法的鸢尾花数据集聚类。 诸如加载文本文档和以第四维作为绘图颜色强度的四维数据绘图等概念。 我使用 K 均值算法来更新我们计算其他点的欧几里德距离的中心，并在经过一定次数的迭代后将它们分组。 代码注释得很好..... 请给文件评分..

已被划分为训练集和测试集，均为.data格式的文件

鸢尾花数据集，适合拿来做测试用

用于机器学习分类的数据集，鸢尾花分类数据集，文件格式为 .csv。数据完整。总共150个样本数据，标签包括Sepallength, SepalWidth, PetalLength, PetalWidth。

# plot直接展示数据的分布情况，kde核密度估计对比直方图来看iris.plot() iris.plot(kind = 'kde')   # KNNfrom sklearn import neighbors model_fit_show(neighbors.KNeighborsClassifier(), 'neighbors.KNeighborsClassifier', X, y) (105, 4) (45, 4) (105,) (45,) [1 2 2 2 0 0 0 1 2 2 1 2 1 1 1 2 0 2 0 0 1 1 0 0 1 0 2 2 0 0 2 2 1 1

鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习Graphviz的安装训练集、测试集的划分输出训练模型可视化树状图训练模型的精度F1-Score测试集的精度F1-Score遇到的问题 针对鸢尾花数据集，按照80%训练集、20%测试集的划分，进行决策树分类算法的训练（在训练集上）和预测（测试集上）。要求：1）输出训练模型的可视化树状图 ；2）输出训练模型的精度 F1-score；3）输出测试集的精度 F1-score； Graphviz的安装 决策树要用到Graphviz，所以要先安装。 首先在Graphviz官网上下载Graphviz-2.38.msi 然后进行安装，双击后，一

本程序利用matlab软件将鸢尾花数据集进行分类，利用的是bp算法