多种方法解决iris数据集识别 （1）构建SVM程序，实现对iris数据集的分类。 （2）要求分别使用线性SVM和核化SVM方法实现。并对比分析两种方法的区别。 （3）k近邻、决策树、朴素贝叶斯实现分类代码

对于iris数据集的分类，可以采用多种方法来解决。下面我将分别介绍SVM、k近邻、决策树和朴素贝叶斯方法的分类代码实现：

1. SVM分类方法：
（1）使用线性SVM方法实现：
可以使用sklearn库中的LinearSVC模型来实现，代码如下：

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建模型
clf = LinearSVC(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

（2）使用核化SVM方法实现：
可以使用sklearn库中的SVC模型来实现，其中kernel参数可以选择不同的核函数，比如rbf、poly、sigmoid等。代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建模型
clf = SVC(kernel='rbf', random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

2. k近邻分类方法：
可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier模型来实现，代码如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建模型
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

3. 决策树分类方法：
可以使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier模型来实现，代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

4. 朴素贝叶斯分类方法：
可以使用sklearn库中的GaussianNB模型来实现，代码如下：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建模型
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

以上是四种常用的机器学习方法，对于SVM方法，线性SVM和核化SVM的区别在于核函数的不同，线性SVM的核函数为'linear'，而核化SVM的核函数可以选择'rbf'、'poly'或'sigmoid'等不同类型的核函数。在实际应用中，可以根据数据集的特点和实际需求选择不同的机器学习方法。