c++鸢尾花分类源代码

在C++中，处理鸢尾花数据集通常会涉及到机器学习中的基本示例，特别是用于入门分类算法，比如K近邻(KNN)、决策树或者支持向量机(SVM)。由于这里不是直接提供完整的源代码，我可以为你概述一个简单的步骤，并给出相关的代码片段：

首先，你需要包含必要的库，例如`<iostream>`、`<fstream>`（文件输入输出）、`<vector>`（动态数组）、以及用于数据处理的`Eigen`库（如果你打算使用矩阵运算）。

1. **读取数据**:

#include <fstream>
std::ifstream file("iris.csv"); // 假设数据存储在一个CSV文件中
std::string line;
std::vector<std::vector<double>> iris_data; // 存放特征值

2. **解析数据**:

while (std::getline(file, line)) {
    std::istringstream iss(line);
    std::vector<double> row;
    for (double value; iss >> value; ) {
        row.push_back(value);
    }
    iris_data.push_back(row); // 添加到数据集
}

3. **预处理数据** (如标准化):

using namespace Eigen;
MatrixXd features(iris_data.size(), 4); // 4代表四维特征空间（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）
for (size_t i = 0; i < iris_data.size(); ++i) {
    features.row(i) << iris_data[i].front(), iris_data[i].second, iris_data[i].third, iris_data[i].fourth;
}

// 标准化
VectorXd mean = features.colwise().mean();
MatrixXd stdDev = features.array().colwise().covariance();
features.rowwise() -= mean;
features = features.array().rowwise() / sqrt(stdDev.diagonal());

4. **选择并实现分类算法（假设用SVM做例子）**:

#include <mlpack/core.hpp>
#include <mlpack/methods/svm/svc.hpp>

arma::mat X(features.rows(), features.cols() - 1); // 减去类别标签列
arma::Row<size_t> y(iris_data.begin(), iris_data.end()); // 类别标签

mlpack::svm::LinearSVC svm(X, arma::conv_to<arma::Row<size_t>>::from(y));
svm.Train();

// 对新样本进行预测
arma::Row<size_t> prediction = svm.Predict(newSample);

5. **结果展示**:

std::cout << "Predicted class: " << prediction(0) << std::endl;