#创建模型prcomp(x = iris)#把预测的组放在最后PCADF$KMeans预测<- Pred#绘制图表plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数...
BarplotBarplot主要是展现在分类中的quantitative变量的平均值情况,并且用了boostrapping算法计算了估计值的置信区间和error bar.用鸢尾花数据集展示如下: Countplot如果想知道在每个类别下面有多少个观察值,用countplot就可以,相当于是做一个observation counts,用鸢尾花数据集展示如下: PointplotPointplot相当于是对barplot做了...
数据集包含了三个不同种类(Setosa、Versicolor和Virginica)共150朵鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等四个特征。这些特征被广泛应用于分类算法的训练和测试。 2. 如何使用Python可视化鸢尾花数据集? 要可视化鸢尾花数据集,通常会使用Python中的数据处理库(如pandas)和数据可视化库(如matplotlib、seaborn)。
鸢尾花数据集可以可视化分类分布、特征关系、聚类效果、分箱统计、二维与三维散点图等。其中分类分布是最常用和最基本的可视化方法,通过对不同品种的鸢尾花进行分类,可以直观地观察到不同品种在数据集中的分布情况。这种可视化通常使用条形图、柱状图或饼图来实现。通过这些图表,我们能够快速了解各个品种的数量占比,进而...
导入库Python可视化数据库matplotlib 导入 Python可视化库seaborn seaborn是基于matplotlib的Python可视化库，将matplotlib库进行了进一步的封装，使用更加简单，而且绘制出的图表更加高大上。使用DataFrame的属性和方法对鸢尾花数据集进行探索性分析 .后面带()的是方法，不带()的是属性 df.shape:150行 5列 df.describe()...
导入库Python可视化数据库matplotlib 导入Python可视化库seaborn seaborn是基于matplotlib的Python可视化库,将matplotlib库进行了进一步的封装,使用更加简单,而且绘制出的图表更加高大上。 使用DataFrame的属性和方法对鸢尾花数据集进行探索性分析 .后面带()的是方法,不带()的是属性 ...
鸢尾花数据集作为入门经典数据集。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,Versicolour,Virginica...
数据集可视化 采用Python的Sklearn机器学习库中自带的数据集——鸢尾花数据集。简单分析数据集之间特征的关系图,根据花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度四个特征进行绘图 Iris plants 数据集可以从KEEL dataset数据集网站获取,也可以直接从Sklearn.datasets机器学习包得到。数据集共包含4个特征变量、1个类别变量,共...
一、鸢尾花数据集介绍 1.历史 2.数据集 二、鸢尾花数据集可视化 1.普通读取数据方法 2.运行结果 3.普通读取数据方法 4.运行结果 5.未使用mglearn库的代码 6.运行结果 7.使用mglearn库的代码 8.运行结果 一、鸢尾花数据集介绍 1.历史 安德森鸢尾花卉数据集(英文:Anderson’s Iris data set),也称鸢...
1.鸢尾花数据集可视化分析 2.线性回归分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系 3.决策树分析鸢尾花数据集 4.Kmeans聚类分析鸢尾花数据集 一. 鸢尾花数据集介绍 本章采用Python的Sklearn机器学习库中自带的数据集——鸢尾花数据集。简单分析数据集之间特征的关系图, ...