选取2种分类器针对鸢尾花的个别属性对鸢尾花进行分类，对两种分类器在使用2个属性时的表现使用matlibplot作图

### 回答1：
好的，我可以为你提供两种分类器：决策树分类器和支持向量机分类器，对鸢尾花的个别属性进行分类，并使用matplotlib库进行可视化。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，以便评估分类器的性能。我们选择两个属性：花萼长度和花瓣长度，作为训练特征。

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X[:, [0, 2]], y, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们将训练两个分类器，并使用测试集对它们进行评估。

# 训练决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dtc.fit(X_train, y_train)
y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)

# 训练支持向量机分类器
svc = SVC(kernel='linear', random_state=42)
svc.fit(X_train, y_train)
y_pred_svc = svc.predict(X_test)

最后，我们使用matplotlib库绘制分类器的决策边界和测试集中的实际数据点。

# 绘制决策树分类器的决策边界
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)

# 绘制训练数据
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Petal length')

# 绘制测试数据
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', alpha=0.5, marker='x')

# 绘制决策边界
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.1, X[:, 0].max() + 0.1
y_min, y_max = X[:, 2].min() - 0.1, X[:, 2].max() + 0.1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01), np.arange(y_min, y_max, 0.01))
Z = dtc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.5, cmap='viridis')
plt.title('Decision Tree Classifier')

# 绘制支持向量机分类器的决策边界
plt.subplot(1, 2, 2)

# 绘制训练数据
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Petal length')

# 绘制测试数据
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', alpha=0.5, marker='x')

# 绘制决策边界
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.1, X[:, 0].max() + 0.1
y_min, y_max = X[:, 2].min() - 0.1, X[:, 2].max() + 0.1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01), np.arange(y_min, y_max, 0.01))
Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.5, cmap='viridis')
plt.title('Support Vector Machine Classifier')

plt.show()

经过训练和评估，我们得到了两个分类器的决策边界和测试集中的实际数据点。您可以根据需要调整代码中的参数和属性。

### 回答2：
要对鸢尾花进行分类，我们可以选择两种分类器，并使用其中的个别属性进行分类。接下来，我们将使用两个属性（假设为花瓣长度和花瓣宽度）来比较两种分类器的表现。

第一种分类器我们选择决策树算法。决策树算法基于属性间的分裂点来进行分类。我们可以通过绘制决策树的可视化图来展示其分类效果。图中每个节点表示一个属性的分裂点，每条边表示一个属性值，并标明分类结果。在图中，我们将花瓣长度和花瓣宽度作为分割属性。根据不同的划分点和阈值，决策树将数据集分成不同的类别。这样，我们可以通过观察决策树的结构来了解分类器对鸢尾花的分类效果。

第二种分类器我们选择K近邻算法。K近邻算法基于对数据点的近邻进行投票来判断其分类。我们可以将数据点在二维平面上的投影进行绘制，并用不同的符号和颜色表示不同类别的鸢尾花。然后，我们可以在平面上选择一个测试点，根据与其最近的K个邻居的分类结果来判断其属于哪个类别。

通过绘制这两个分类器在使用花瓣长度和花瓣宽度这两个属性进行分类时的效果图，我们可以直观地比较它们的分类准确度和性能。图中不同颜色和符号表示不同类别的鸢尾花，分类器的分类结果将用线或区域标识。

总之，用两种分类器对鸢尾花进行分类，我们可以通过将分类器的分类结果可视化来展示其表现。通过比较这两种分类器的图表，我们可以了解它们在使用花瓣长度和花瓣宽度属性时的分类效果。

### 回答3：
我选择使用决策树分类器和K近邻分类器来对鸢尾花进行分类，并观察它们在使用2个属性时的表现。

首先，针对鸢尾花的个别属性，我选择了花瓣长度和花瓣宽度这两个属性作为分类依据。接下来，我将使用这两个属性来训练决策树分类器和K近邻分类器，并使用matlibplot工具来可视化它们的分类效果。

在使用决策树分类器时，我将根据花瓣长度和花瓣宽度这两个属性来构建决策树模型。然后，我将利用训练好的模型对测试集中的样本进行分类，并通过matlibplot将预测结果显示在图上，其中不同颜色代表不同的鸢尾花种类。

另一方面，在使用K近邻分类器时，我将使用花瓣长度和花瓣宽度这两个属性作为特征向量来训练K近邻模型。然后，我将通过计算测试集样本与训练集样本之间的距离，选择距离最近的K个邻居，并根据它们的标签来预测测试样本的分类。同样地，我将使用matlibplot将预测结果可视化。

通过观察这两种分类器在使用花瓣长度和花瓣宽度属性时的表现，我们可以比较它们的分类效果，了解它们对鸢尾花进行分类的能力。

需要注意的是，具体的实现细节和结果可能因具体的数据集和代码而有所不同，但总体的思路和方法是类似的。