# 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

对鸢尾花种类进行分类

Iris Plants Database ==================== Notes ----- Data Set Characteristics: :Number of Instances: 150 (50 in each of three classes) :Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class :Attribute Information: - sepal length in cm - sepal width in cm - petal length in cm - petal width in cm - class: - Iris-Setosa - Iris-Versicolour - Iris-Virginica :Summary Statistics: ============== ==== ==== ======= ===== ==================== Min Max Mean SD Class Correlation ============== ==== ==== ======= ===== ==================== sepal length: 4.3 7.9 5.84 0.83 0.7826 sepal width: 2.0 4.4 3.05 0.43 -0.4194 petal length: 1.0 6.9 3.76 1.76 0.9490 (high!) petal width: 0.1 2.5 1.20 0.76 0.9565 (high!) ============== ==== ==== ======= ===== ==================== :Missing Attribute Values: None :Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes. :Creator: R.A. Fisher :Donor: Michael Marshall (MARSHALL%PLU@io.arc.nasa.gov) :Date: July, 1988

鸢尾花数据集，可直接在matlab中导入使用

鸢尾花数据集TXT格式

鸢尾花数据集csv格式

MATLAB聚类分析Fisher鸢尾花数据集

KNN算法例子的鸢尾花数据集