1、鸢尾花数据集的分类——SVM算法 #!/usr/bin/python#-*- coding:utf-8 -*-importnumpy as npfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as pltdefiris_type(s): it= {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-vi...
from sklearn.svm import LinearSVC 1. 2. 3. 4. 5. 1.2.2.数据获取 #获取所需数据集 iris=datasets.load_iris() #每行的数据,一共四列,每一列映射为feature_names中对应的值 X=iris.data #每行数据对应的分类结果值(也就是每行数据的label值),取值为[0,1,2] Y=iris.target #通过Y=iris.target...
数据集 总共包含150行数据 每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。 4 个特征值分别为:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度 目标值为三种不同类别的鸢尾花,分别为: Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica 首先导入必要的包: numpy:python第三方库,用于科学计算 matplotlib:python第三方库,主要用于进...
这里的SVC(kernel=“poly”)有个参数是kernel,就是核函数。 参考文档Anconda的介绍以及安装教程Anconda命令行的使用支持向量机趣味讲解鸢尾花
在这个实现中,我们将使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对鸢尾花数据集进行分类。 支持向量机算法是一种基于统计学习理论的监督学习方法,主要用于分类和回归分析。它能够通过将数据集映射到高维空间中,找到最佳的分离超平面,从而实现数据的分类。 首先,我们导入必要的库和鸢尾花数据集: ```python import ...
Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: 1#!/usr/bin/env python2#encoding: utf-83__author__='Xiaolin Shen'4fromsklearnimportsvm5importnumpy as np6fromsklearnimportmodel_selection7importmatplotlib.pyplot as plt8importmatplotlib as mpl9frommatplotlibimportcolors10111213#当使用numpy...
鸢尾花数据集,用于svm分类的数据集,MATLAB和python都可用。其中包括txt格式和data格式,只需要使用libsvm的包就可以调用。 SVM 机器学习 分类2020-01-14 上传大小:1870B 所需:46积分/C币 实战案例-使用KNN模型对鸢尾花数据进行分类(含源码及数据集)
分别采用线性 LDA 、k-means 和和 SVM 算法对鸢尾花数据集和月亮数据集进行二分类可视化分析 目录 一、线性 LDA、k-means 和 SVM 算法介绍 (一)线性 LDA 算法 (二)k-means 算法 • (三)SVM(支持向量机)算法 二、采用线性 LDA 算法 (一)鸢尾花数据集 • (二)月亮数据集 三、采用 k-means 算法 (...
SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码,数据集有Excel、data、txt文件格式,代码有data、txt格式演示 svm2020-09-30 上传大小:8KB 所需:5积分/C币 Project2007 VersionCompare.doc Project2007 VersionCompare.doc 上传者:xueyunshengling时间:2024-10-11 ...
SVM中文叫做支持向量机,support vector machine的简写,是常用的分类方法。 Pipeline中文叫做管道,是sklearn中用来打包数据预处理、模型训练这2个步骤的常用方法。 GridSearchCV中文叫做交叉验证网格搜索,是sklearn库中用来搜索模型最优参数的常用方法。 2018年8月26日笔记 1.数据集 Iris(鸢尾花)数据集是多重变量分析的...