matlab优化：Y = (species == 'Iris-setosa');

感谢您对代码的优化！为了提高代码的可读性和可维护性，我们可以使用 strcmp() 函数来比较字符串，代码如下：

load('iris_data.mat');  % 加载数据集
X = meas(:,1:2);  % 提取特征
Y = strcmp(species,'Iris-setosa');  % 将标签转换为二分类问题
X = normalize(X);  % 归一化处理
[trainX,trainY,testX,testY] = splitData(X,Y,0.7);  % 划分数据集
model = fitcsvm(trainX,trainY);  % 训练 SVM 模型
predY = predict(model,testX);  % 预测测试集结果
acc = sum(predY == testY) / length(testY);  % 计算准确率

这里使用了 strcmp() 函数来将 species 中的字符串 'Iris-setosa' 转换为逻辑值 true 或 false，从而实现了二分类问题的转换。这种方法与之前的方法相比，更加简洁和易于理解。

相关问题

用MATLAB R2018b做出满足以下的鸢尾花数据集散布矩阵， Relevant Information: 5. Number of Instances: 150 (50 in each of three classes) 6. Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class 7. Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width in cm 3. petal length in cm 4. petal width in cm 5. class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica

可以使用MATLAB中的scatter函数来绘制散点图，代码如下：

% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris

% 提取花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度数据
x = meas(:,1);
y = meas(:,2);
z = meas(:,3);
c = grp2idx(species); % 将类别转换为数字

% 绘制散点图
figure
scatter(x(c==1), y(c==1), z(c==1), 'r', 'filled')
hold on
scatter(x(c==2), y(c==2), z(c==2), 'g', 'filled')
scatter(x(c==3), y(c==3), z(c==3), 'b', 'filled')
xlabel('Sepal Length')
ylabel('Sepal Width')
zlabel('Petal Length')
legend('Iris Setosa', 'Iris Versicolour', 'Iris Virginica')
title('Iris Dataset Scatter Plot')

运行后，会出现一个散点图，其中每个点代表一个鸢尾花样本，不同颜色代表不同的类别。可以通过旋转、缩放等方式调整视角，查看数据集的分布情况。

matlab，k-means分类iris

好的，针对您的问题，我可以为您提供以下步骤来使用 MATLAB 进行 k-means 分类 iris 数据集：

1. 加载 iris 数据集：

load fisheriris
X = meas;

2. 进行 k-means 分类：

[idx, C] = kmeans(X, k);

其中，`k` 是您想要将数据集分类成的簇数。

3. 可以使用 `scatter` 函数将数据可视化：

gscatter(X(:,1),X(:,2),species)
hold on
plot(C(:,1),C(:,2),'kx','MarkerSize',15,'LineWidth',3)
legend('Setosa','Versicolor','Virginica','Centroids','Location','NW')
xlabel('Sepal length')
ylabel('Sepal width')

这将绘制出一个散点图，其中每个观测值将被标记为其所属的类别，同时显示每个聚类的质心。

希望这可以帮助您进行 k-means 分类 iris 数据集的操作。