1.数据集 数据集内包含 3 类鸢尾花，分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。每类各 50 个数据，每条记录有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。数据格式如下：2.主函数主函数分5小步，注意数据的读取，delimiter参数是根据txt文件中的分隔符来设置的from sklearn imp
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2023-08-16 11:17:53
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在进去聚类情况分析前，我们需要为我们的IDLE安装sklearn库，scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。python中安装sklearn机器学习库pip install numpy
pip install scipy
pip ins
《集体智慧编程》的第三章——发现组群 下面的测试数据可以在网上下载通过分级聚类的方式将数据一层一层的聚类，最终聚类为一个大的对象。画了一个样例图如下：其中将A、B、C、D、E五个对象进行层级聚类，最终的聚类步骤上面已经标出（1，2，3，4）。原理：循环遍历所有对象，利用算法计算对象点之间的距离，每次将最近的两个对象聚为一类，直到得到最终的结果
实验数据说明 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa(山鸢尾)，Versicolour(杂色鸢尾)，Virginica(维吉尼亚鸢尾)）三个种类中的哪一类。鸢尾花（iris）数据集，它共有4个属性列和一个品种类别列：sepal length（萼片长度）、sepal width（萼片宽度）、petal
目录1. 作者2. K-Means聚类算法2.1 基本概念2.2 算法流程3. K-Means聚类算法实现3.1 鸢尾花数据集3.2 准备工作3.3 代码实现3.4 结果展示4. 问题与解析 1. 作者张勇2. K-Means聚类算法2.1 基本概念K-Means聚类算法即K均值算法，是一种迭代求解的聚类分析算法，是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。给定一个数据点集合和需
### 层次聚类介绍
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的聚类算法，它将数据集分成多个层次化的簇群。这种聚类方法不需要事先指定聚类的数量，而是通过计算数据间的相似性或距离来构建聚类结果。层次聚类可以用于各种领域，如生物学、社交网络分析以及市场调研等。
本文将以Python语言为例，介绍如何使用层次聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析。
### 鸢尾花数据集
机器学习：KNN算法对鸢尾花进行分类1.KNN算法的理解：1.算法概述KNN（K-NearestNeighbor）算法经常用来解决分类与回归问题， KNN算法的原理可以总结为"近朱者赤近墨者黑"，通过数据之间的相似度进行分类。就是通过计算测试数据和已知数据之间的距离来进行分类。如上图，四边形代表测试数据，原型表示已知数据，与测试数据最近的一个已知数据为红色的’whale’，所以对这个测试数据的预测
最近在学习数据挖掘，其实决策树分类看过去好久了，但是最近慢慢的想都实现一下，加深一下理解。 知道决策树有很多现成的算法（ID3，C4.5、CART），但是毕竟核心思想就是那几点，所以本篇博客就是我随便实现的，没有参考现有的决策树算法。考虑到实现分类起码需要一个数据集，所以我选择了经典的鸢尾花数据集，下载地址：Iris &
简介使用sklearn自带的鸢尾花数据集，通过kNN算法实现了对鸢尾花的分类。算法思路通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例,K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。核心思想如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一
鸢尾花数据分类，通过Python实现KNN分类算法。项目来源：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1988428数据集来源：鸢尾花数据集https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/912061 import numpy as np
2 import pandas as pd
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2023-07-05 22:40:30
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目录1、鸢尾花分类问题介绍2、自主实现鸢尾花分类3、调用scikit-learn库实现鸢尾花分类1、鸢尾花分类问题介绍问题描述：一名植物学爱好者对发现的鸢尾花的品种很感兴趣。他收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度。他还有一些鸢尾花分类的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor 或 virginica 三个品种之一。对于这些测
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2023-08-12 21:31:47
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markdown模式： 找到一张鸢尾花的照片，复制图片地址 输入感叹号、中括号、小括号，然后小括号里面地址放进去 就可将图片执行出来 或者 鸢尾花因为自然环境的不同，所以类别可以细分X = iris['data']
y = iris['target']
#150代表150个样本，4代表着4个属性：花萼长、宽；花瓣长、宽
X.shape#将数据划分，一分为二：一部分用于训练，另一部分用于测试
#将
KNN算法解决鸢尾花分类案例本文分别通过KNN底层算法实现和sklearn中的KNeighbors Classifier（K近邻分类模拟）和对3中不同的鸢尾花的分类。一、K近邻（KNN）算法介绍二、KNN举例说明三、KNN举例计算四、KNN算法实现五、利用KNN算法实现鸢尾花分类案例案例背景说明：数据为sklearn自带的，数据集共有150条，其中数据 data代表着鸢尾花的4个特征（花萼长度，花
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2023-11-02 00:58:39
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分类器就是一个由特征向量到预测类别的函数。在鸢尾花的分类问题中，我们用+1和-1两个值分别代表变色鸢尾和山鸢尾两个类别，并用字母y表示，即y可以取+1和-1两个值。前面我们已经提取了鸢尾花的特征，将它表示为特征向量，并把特征向量画在了特征空间。从下图(一)看，对鸢尾花品种分类的问题就转变成在特征空间中将一些特征点分开的问题。如果我们用直线作为分界线，那么这个问题就变成：坐标平面中有两类点，画一条直
文章目录1. 环境配置及数据集准备2. 创建一个 tf.data.Dataset3. 选择模型类型4. 使用keras创建模型5. 训练模型5.1 定义损失和梯度函数5.2 创建优化器5.3 训练循环5.4 建立测试数据集5.5 根据测试数据集评估模型5.6 使用经过训练的模型进行预测 1. 环境配置及数据集准备import os
import matplotlib.pyplot as plt
鸢尾花的分类iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，含有5个key，分别是DESCT，target_name（分类名称，即四个特征值的名称），target（分类，有150个数值，有（0，1，2）三种取值，分别代表三个种类），feature_names（特征名称，三个种类的名称），data（四个特征值，花萼的长、宽，花瓣的长、宽）。 iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含
属于监督学习算法 包括四个方面，训练，测试，评估，预测 此次记录也适合从这四个方面出发一：训练利用已知的鸢尾花数据构建机器学习模型，用于预测新测量的鸢尾花的品种。 鸢尾花的数据哪里来呢？有一个开源项目叫做sciket-learn，里面有鸢尾花的150个数据集。1.1安装sciket-learnpip install sciket-learn1.2安装必要的工具和库文件pip install nu
这里写目录标题kNN（k-Nearest Neighbor Classification）1、计算步骤:1.算距离（测试样本到训练样本的距离）2.找邻居3.做分类2、 算法流程3、 Python实现 kNN（k-Nearest Neighbor Classification）平时不好好学习，考试(对测试样本分类)时才临阵磨枪(临时去找k个近邻)图中测试样本属于正例还是反例？kNN (k Near
一、作业题目 原生python实现KNN算法分类（鸢尾花数据集）二、算法设计 kNN算法又称为k最近邻分类算法，是一种监督学习类方法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），核心思想是：在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 本题算法过程： 1>从一个开源项目sciket-learn里面一共取鸢尾花的150个数据集，三个类别(set
因为我们有已知品种的鸢尾花的测量数据，所以这是一个监督学习问题。在这个问题中，我们要在多个选项中预测其中一个（鸢尾花的品种）。这是一个分类问题，可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫做类别（class）。数据集中的每朵鸢尾花都属于三个类别之一，所以这是一个三分类问题。单个数据点（一朵鸢尾花）的预期输出是这朵花的品种。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。一、加载数据集鸢尾花（Iris）数据
