一：作业题目：鸢尾花的KNN算法重构KNN算法又称为K近邻算法，K的含义是指考虑训练集中与新数据点最近的任意K个邻居（比如说，距离新数据点最近的3个或5个邻居），而不是只考虑距离新数据点最近的那一个。然后，我们可以利用这些邻居中数量最多的类分别作出预测。二：算法设计：（1）：KNN算法的原理： 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于
转载
2024-09-27 14:22:21
55阅读
k最邻近法之应用篇–分类问题Keyword：knn算法，机器学习，数据可视化 目录k最邻近法之应用篇--分类问题Introduction1 数据观测、数据可视化1.1 探索数据1.2 建立坐标系观察数据分布2 建立模型进行分类3 总结 Introduction本文主要介绍通过knn算法对鸢尾花(iris)进行分类。具体将对鸢尾花的四种属性建立坐标系，并训练knn模型对数据进行识别。关于knn的原理
转载
2023-11-14 09:41:11
246阅读
一：k-means、混合高斯聚类的原理k-means算法的基本思想为：在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这k个点最近的簇中，也就是说将数据划分成k个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点，然后在重新进行划分，直到每次划分的结果保持不变。 高斯混合聚类是一种基于概率分布的算法，它首先假设每个簇
转载
2023-11-15 14:05:19
143阅读
文章目录一、认识鸢尾花数据集二、LogisticRegression三、实现线性多分类（一）取萼片的长宽作为特征进行分类（二）取花瓣的长宽作为特征进行分类四、小结五、参考链接 一、认识鸢尾花数据集Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminant analysis）的样本。该数据集包含Iris花的三个品种(
转载
2023-12-12 11:48:18
347阅读
鸢尾花数据的聚类分析和判别分析摘要：本文基于鸢尾花数据的公开数据集，根据鸢尾花的萼片长度和宽度，花瓣的长度和宽度，对鸢尾花的类别归属进行聚类分析和判别分析。本文使用 R 语言，对鸢尾花的种类进行了聚类分析，并分别使用三种判别分析方法，距离判别法、Bayes 判别法和 Fisher 判别法对鸢尾花的种类归属进行了判别分析。在讨论中，对三个判别模型的判别效果进行了评价，最后使用三个判别模型根据鸢尾花的
转载
2023-06-20 13:03:37
671阅读
数据集概述这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。这个数据集的给定列是:i> Idii> 萼片长度(Cm)iii>萼片宽度(Cm)iv> 花瓣长度(Cm)v> 花瓣宽度 (Cm)vi> 品种让我们把这个数据集可视
转载
2023-09-05 13:52:00
279阅读
一.问题描述用Python语言实现机器学习KNN算法，并用鸢尾花数据集测试。 二.算法设计1.算法流程图2.具体实现步骤（1）定义一个My_KNN()函数实现KNN分类算法；（2）函数参数设为鸢尾花的训练集和测试集；（3）定义对应的三个列表用来存放测试数据与整个数据的欧氏距离；（4）定义一个distance列表存放测试数据与所有训练数据的距离；（5）定义三个整形变量分别表示三类鸢尾花与测
转载
2023-12-14 19:20:56
182阅读
主页：https://codeshellme.github.io 目录1，和面过程2，再看K 均值算法3，EM 算法4，最大似然估计5，EM 算法原理6，硬聚类与软聚类7，EM 聚类的缺点8，GMM 高斯混合模型9，对鸢尾花数据集聚类10，评估聚类结果11，总结 之前介绍过K 均值算法，它是一种聚类算法。今天介绍EM 算法，它也是聚类算法，但比K 均值算法更加灵活强大。EM 的全称为 Expect
转载
2024-01-24 10:10:14
64阅读
# R语言中的鸢尾花数据集及其特征解析
## 引言
鸢尾花（Iris）数据集是统计学和机器学习中的一个经典数据集，通常用于测试各种算法。该数据集最早由生物学家艾德加·安德森（Edgar Anderson）在1936年收集，包含了三种鸢尾花的不同特征样本。鸢尾花数据集不仅适合展示数据可视化和机器学习模型训练的基本概念，同时也是理解特征和标签关系的重要材料。
## 鸢尾花数据集简介
鸢尾花数据
原创
2024-09-24 03:47:53
90阅读
鸢尾花分类R语言是一个非常经典的机器学习问题，旨在使用鸢尾花数据集预测不同种类的鸢尾花。这个数据集包含150个样本，分为三类：Setosa、Versicolor和Virginica。每个样本由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）描述。通过这个博文，我将记录我在R语言中进行鸢尾花分类的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前
算法：vcf转txt并自动规范化引言vcf文件是存放基因变异信息的一种方式，本文提供一种算法，用于读取vcf文件并转换等位基因展示方法、替换染色体展示格式、以及自动识别非唯一变异并进行修改，用于对变异信息进行整理。主要步骤与设计思路读取VCF文件并分为三部分储存提取变异信息并批量替换修改染色体格式SNP位点的判断与校正单点碱基差异唯一化项目运行环境centos7 linuxR4.2.3具体操作步骤
转载
2023-08-14 16:54:30
125阅读
内容概要：1、iris数据集简介2、R模型部署的可能方案3、H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署正式内容：iris data set简介Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性
转载
2023-12-30 20:49:04
168阅读
目录一、鸢尾花数据集二、逻辑回归分析三、逻辑回归实现鸢尾花数据集分类四、散点图绘制一、鸢尾花数据集1、问题Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versic
转载
2023-10-26 20:40:45
202阅读
机器学习：监督学习的分类问题 开源的鸢尾花分类的iris 数据集作为输入。iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是 Andersori’s Iris data seto，它包含150个样本，是用来给花做分类的数据集， 每个样本包含了萼片长、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度4个特征（注：机器学习领域自变量叫特征，因变量叫标签），放在前4列作为输人的特征矩阵。每行的最后一个数据是类别信息，
转载
2023-11-27 12:33:47
219阅读
前提和数据：（三类鸢尾花）class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica每一类50个属性数据，每项数据包括四个数据项，分别是 &nb
转载
2023-12-03 06:20:53
203阅读
采用的算法。K-means即均值聚类，是一种容易上手的聚类机器学习算法。鸢尾花概述鸢尾花（iris）是一种常见温带植物。鸢尾属（拉丁学名：Iris L.），单子叶植物纲，百合目，鸢尾科多年生草本植物，有块茎或匍匐状根茎；叶剑形，嵌叠状；花美丽，状花序或圆锥花序；花被花瓣状，有一长或短的管，外弯，花柱分枝扩大，花瓣状而有颜色，外展而覆盖着雄蕊；子房下位，胚珠多数，果为蒴果。本属模式种：德国鸢尾（Ir
转载
2023-06-20 15:17:22
774阅读
首先导包，下面会使用sklearn自带的数据集来演示画图操作from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pdX，Y分别表示鸢尾花的特征和标签，下面的画图会使用到X,Y。 下面的画图有的是Dataframe列名，有的是numpy数据1、lin
转载
2024-09-10 19:35:22
285阅读
在这篇文章中，我将和大家分享如何使用R语言进行“鸢尾花逻辑回归”的分析。我们将从环境预检开始，逐步到达实现目标的各个方面，包括部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理。
## 环境预检
首先，我们需要确认我们的计算环境是否合适。为了更好地理解整体架构，让我先展示一个思维导图和硬件拓扑。
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
节点1((硬件配置))
# 探索鸢尾花数据集：使用R语言绘图
鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习与数据科学中常用的经典数据集，由著名的统计学家兼生物学家植物学家Fisher在1936年引入。它包含了三种鸢尾花的特征数据：Setosa、Versicolor和Virginica，具体包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。本文将使用R语言对鸢尾花数据进行可视化分析，帮助读者更好地理解和利用这份数据。
IRIS数据集简介IRIS数据集中的数据源于1936年费希尔法发表的一篇论文。彼时他收集了三种鸢尾花（分别标记为setosa、versicolor和virginical）的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度，以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢尾花的分类判别任务。有关数据可以从datasets软件包中的iris数据集里获取，下面我们演示性地列出了前5行数
转载
2023-11-27 19:36:12
117阅读
