一.分散性聚类(kmeans)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。3.对每个点确定其聚类中心点。4.再计算其聚类新中心。5.重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。 优点：1.是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速2.对处理大数据集，该算法保持可伸缩性和高效率3.当结果簇是密集的，它的效果较好缺点1.在簇的
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2023-12-12 13:48:34
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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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一、KNN算法简介K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法。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，则该样本也属于这个类别。简单来说，就是确定好k值后，在一个样本点周围的k个数据分别属于什么类别，那么该样本点就属于大多数数据所属的类别二、机器学习算法实现流程我们将使用机器学习的一般流程来实现这个案例，机器学习解决实际问题的一般流程如下
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2023-12-18 11:36:35
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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
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2024-04-10 06:19:03
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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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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
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2023-12-06 20:20:29
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1.背景介绍随着数据量的不断增加，数据挖掘和机器学习技术变得越来越重要。聚类和分类是这些领域中的两种主要方法，它们可以帮助我们从大量数据中发现模式和关系。聚类是一种无监督学习方法，它的目标是根据数据点之间的相似性将它们划分为不同的类别。分类是一种有监督学习方法，它的目标是根据已知的类别标签将新的数据点分配到正确的类别中。在本文中，我们将讨论聚类和分类的核心概念，以及如何使用集成方法来提高它们的性能
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 &
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2024-07-31 20:14:41
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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
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2024-03-18 21:56:13
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鸢尾花种类预测--流程实现1. 再识K-近邻算法API2. 案例：鸢尾花种类预测2.1 数据集介绍2.2 步骤分析2.3 代码过程 1. 再识K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)n_neighbors：
int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用
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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Python机器学习基础教程——鸢尾花分类初识数据训练数据与测试数据观察数据—数据可视化模型的建立与评估——K近邻算法 她还有一些鸢尾花的测量数据，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。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花。我们的目标是构建一个机器学习模型，
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2023-12-29 16:51:01
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1、代码1、算法描述 鸢尾花数据的特征向量如下：sepal_length:花萼长度，单位cmsepal_width:花萼宽度，单位cmpetal_length:花瓣长度，单位cmpetal_width:花瓣宽度，单位cm &emsp鸢尾花图形如下： 鸢尾花数据的种类（标签）如下:setosa(山鸢尾)versicolor(杂色鸢尾)virginica(弗吉尼亚鸢尾) 本博客主要使用
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2024-01-02 14:26:06
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# 人工智能机器学习鸢尾花卉分类
#样本数据集预处理
def make_data_set(file_name): #文件名为字符串
input_set_list = []
input_file = open(file_name) #打开文件并返回input_file
for line_str in input_file:
line_str = line_str.strip() #去掉
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2024-04-08 09:01:34
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原标题：Python数据可视化-Iris鸢尾花数据报告首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：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个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa，Ve
一、释义首先对Iris数据集（鸢尾花数据集）进行简单介绍：1.它分为三个类别，即Iris setosa（山鸢尾）、Iris versicolor（变色鸢尾）和Iris virginica（弗吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。2.数据集定义了五个属性：sepal length（花萼长）、sepal width（花萼宽）、petal length（花瓣长）、petal width（花瓣宽）、cla
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
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2024-02-02 07:19:51
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鸢尾花的分类是python机器学习中比较经典的一个入门式教学课程，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-lear
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2023-11-03 10:54:56
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第一个应用：鸢尾花分类需要的几个python库scikit-learn：两个 Python 包：NumPy 和 SciPy。NumPy包括多维数组、高级数学函数(比如线性代数运算和傅里叶变换)，以及伪随机数生成器。 SciPy具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理、特殊数学函数和统计分布等多项功能。numpyscipymatplotlib：画图必备。绘图和进行交互式开发。matpl
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2023-10-13 18:35:33
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用Python实现LSTM鸢尾花分类
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 中的 LSTM（长短期记忆网络）算法来分类鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花样本。在我们的分析中，主要目标是通过 LSTM 模型来实现高效的分类。这不仅能帮助我们更好地理解 LSTM 的工作原理，还能让我们掌握如何有效地实现和优化这一模型。
> “对于初学者来说，
