机器学习 代海波 物联网学院物联网工程系 南京邮电大学

Task 1: Matlab程序实现iris数据集分类 - 工具包：libsvm。 - 4维特征空间，随机取100样本训练，50样本测试。 - 训练数据trainData，测试数据testData，训练样本真实标签 trainLabel，测试样本真实标签testLabel，测试样本预测标 签pred。 - 测试样本集accuracy-acc，混淆矩阵-C。 - 提高要求：分类结果与真实结果的可视化对比，编程实现计 算不同的分类结果评价指标。 实验一 1212 Task 2: Python程序实现iris数据集分类 - 工具包/库：sklearn.svm。 - 2维特征空间（前两维），取所有150个样本为训练 样本，取[x_min,x_max]×[y_min,y_max]所有网格 点为测试样本，查看使用不同svm时样本划分。 - 训练数据X，测试数据xx×yy，训练样本真实标签Y， 测试样本真实标签无，测试样本预测标签Z。