这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心的选值来测试创新设计。 三、实验环境 华为云ModelArts MindSpore 1.3 64位电脑 四、实验过程与分析 环境搭建 创建OBS桶按照pdf进行对应配置,接着新建文件夹K-Means并上传代码文件、配置文件与数据文件。 ...
使用开源数据集“鸢尾花数据集”。包含3种类型数据集,共150条数据;数据包含四项特征,花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度;将80%的数据划分为训练集,20%的数据划分为测试集。 2、实现步骤 先加载相关包和数据,对数据集做一些预处理(可视化等);然后构建K-means类,并对模型进行训练;最后可视化聚类结果。 1)导入...
iris data set数据集,该数据集介绍了判断鸢尾花品种的基本特征,一共150行,各字段具体含义如下: 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 in [4] #法一:数据集可以...
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括:使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分:层次聚类使用全连接法对观察值进行...
from sklearn.datasets import load_iris #从sklearn库中导入鸢尾花数据集 直接引入就可以,非常方便~打印出来看看 iris = load_iris() X = iris.data[:] print(X) print(X.shape) # 不妨顺便看看几行几列:(150,4) 图示:部分数据 所引入的鸢尾花数据的形式就如上述所示,共有150行4个特征数据 ...
1) 数据准备 本例数据包括“编号”1～150表示150株鸢尾花,“原始分类”为150株鸢尾花的真实分类类型,专业上可利用“花萼长”、“花萼宽”、“花瓣长”、“花瓣宽”四个性状属性对鸢尾花进行分类。4个性状数据均为连续型定量数据资料,本例将采用K-means聚类方法尝试对150株鸢尾花进行聚类。
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要的聚类数...
Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) 本文目录 准备 1.导入相关包 2.直接从sklearn.datasets中加载数据集 3.绘制二维数据分布图 4.实例化K-means类,并且定义训练函数 ...
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个数据样本,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...