matlab实现鸢尾花分类

根据提供的引用内容，可以使用MATLAB实现鸢尾花分类。具体步骤如下：

1.加载数据集并进行预处理

% 加载数据集
data = load('iris.data');
% 随机打乱数据集
data = data(randperm(size(data, 1)), :);
% 将数据集分为特征和标签
X = data(:, 1:4);
Y = data(:, 5);
% 将标签转换为分类器可用的形式
Y = categorical(Y);

2.将数据集分为训练集和测试集

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,1),train_ratio,1-train_ratio);
x_train = X(trainInd,:);
y_train = Y(trainInd,:);
x_test = X(testInd,:);
y_test = Y(testInd,:);

3.使用K近邻分类器进行训练和预测

% 加载K近邻分类器
knn = fitcknn(x_train, y_train);
% 对测试集进行预测
y_pred = predict(knn, x_test);

4.计算分类器的准确率

% 计算分类器的准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
fprintf('分类器的准确率为：%f\n', accuracy);