用R语言数据挖掘对鸢尾花数据集用k近邻分析进行统计分析
时间: 2023-07-27 11:24:50 浏览: 95
好的,您的问题是关于使用R语言进行数据挖掘的问题,对鸢尾花数据集进行k近邻分析进行统计分析。下面是一些关于如何使用R语言进行这种分析的步骤:
1. 首先,需要加载数据集。在R中,可以使用以下命令加载鸢尾花数据集:
```
data(iris)
```
2. 接下来,需要将数据集分成训练集和测试集。可以使用以下代码来实现:
```
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE, times = 1)
irisTrain <- iris[ trainIndex,]
irisTest <- iris[-trainIndex,]
```
3. 然后需要进行k近邻分析。可以使用以下代码来实现:
```
library(class)
k <- 3 # 设置k值
predicted <- knn(train = irisTrain[,1:4], test = irisTest[,1:4], cl = irisTrain[,5], k=k)
```
4. 最后,可以使用混淆矩阵来评估模型的准确性。可以使用以下代码来实现:
```
confusionMatrix(predicted, irisTest$Species)
```
以上是使用R语言进行数据挖掘对鸢尾花数据集用k近邻分析进行统计分析的基本步骤,希望对您有所帮助。
相关问题
使用R语言,使用bagging回归模型对鸢尾花数据集进行分析,并进行10折交叉验证
好的,我可以帮你回答这个问题。
在R语言中,我们可以使用随机森林算法来实现bagging回归模型对鸢尾花数据集进行分析,并进行10折交叉验证。具体步骤如下:
1.加载鸢尾花数据集
```R
library(datasets)
data(iris)
```
2.将数据集分成训练集和测试集
```R
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[ trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
```
3.使用randomForest包中的randomForest函数构建随机森林回归模型,并设置ntree为10(即生成10个子模型)
```R
library(randomForest)
rf <- randomForest(Species ~ ., data = train, ntree = 10)
```
4.进行10折交叉验证,对模型进行评估
```R
library(caret)
set.seed(123)
folds <- createFolds(train$Species, k = 10)
cv <- lapply(folds, function(x) {
model <- randomForest(Species ~ ., data = train[-x,], ntree = 10)
pred <- predict(model, train[x,])
obs <- train[x, "Species"]
list(obs = obs, pred = pred)
})
```
5.输出模型的平均误差和准确率
```R
library(caret)
RMSE <- sqrt(mean(unlist(lapply(cv, function(x) mean((x$obs - x$pred)^2)))))
R2 <- mean(unlist(lapply(cv, function(x) cor(x$obs, x$pred)^2)))
print(paste0("RMSE: ", RMSE))
print(paste0("R2: ", R2))
```
完整的R代码如下:
```R
library(datasets)
data(iris)
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[ trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
library(randomForest)
rf <- randomForest(Species ~ ., data = train, ntree = 10)
library(caret)
set.seed(123)
folds <- createFolds(train$Species, k = 10)
cv <- lapply(folds, function(x) {
model <- randomForest(Species ~ ., data = train[-x,], ntree = 10)
pred <- predict(model, train[x,])
obs <- train[x, "Species"]
list(obs = obs, pred = pred)
})
RMSE <- sqrt(mean(unlist(lapply(cv, function(x) mean((x$obs - x$pred)^2)))))
R2 <- mean(unlist(lapply(cv, function(x) cor(x$obs, x$pred)^2)))
print(paste0("RMSE: ", RMSE))
print(paste0("R2: ", R2))
```
希望这个回答能够帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提出。
对鸢尾花数据集进行统计分析
好的,针对鸢尾花数据集进行统计分析,您需要先下载数据集并导入到Python中。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 读取数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
header=None, names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])
# 查看数据集前5行
print(iris.head())
# 统计每个类别的数量
print(iris['class'].value_counts())
# 统计每个特征的均值、标准差、最小值、最大值等信息
print(iris.describe())
```
输出结果如下:
```
sepal_length sepal_width petal_length petal_width class
5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
Iris-virginica 50
Iris-versicolor 50
Iris-setosa 50
Name: class, dtype: int64
sepal_length sepal_width petal_length petal_width
count 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000
mean 5.843333 3.054000 3.758667 1.198667
std 0.828066 0.433594 1.764420 0.763161
min 4.300000 2.000000 1.000000 0.100000
25% 5.100000 2.800000 1.600000 0.300000
50% 5.800000 3.000000 4.350000 1.300000
75% 6.400000 3.300000 5.100000 1.800000
max 7.900000 4.400000 6.900000 2.500000
```
可以看到,数据集一共有150个样本,分为三个类别,每个类别有50个样本。另外,每个特征的均值、标准差、最小值、最大值等信息也被统计出来了。
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