鸢尾花数据集可视化sklearn

当使用sklearn库进行鸢尾花数据集的可视化时，可以使用matplotlib库来绘制图形。下面是一个示例代码，可以帮助你完成这个任务：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 获取数据集的特征和标签
features = iris.data
labels = iris.target

# 绘制散点图
plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels)
plt.xlabel(iris.feature_names[0])
plt.ylabel(iris.feature_names[1])
plt.title("Iris Dataset Visualization")
plt.show()

这段代码将绘制鸢尾花数据集中的前两个特征（sepal length和sepal width）的散点图，并使用不同的颜色标记不同的鸢尾花类别。你可以根据需要修改代码来可视化其他特征或组合特征。

相关问题

鸢尾花数据集可视化knn

对于鸢尾花数据集的可视化，可以使用K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法来实现。KNN是一种简单而常用的分类算法，它通过测量不同特征之间的距离来判断未知样本属于哪个类别。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

然后，加载鸢尾花数据集：

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

可以使用seaborn的pairplot函数来绘制特征之间的散点图：

sns.pairplot(df, hue='target')
plt.show()

接下来，我们可以使用KNN算法来对鸢尾花数据集进行分类，并将分类结果可视化：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(iris.data, iris.target)

# 生成网格点
x_min, x_max = iris.data[:, 0].min() - 1, iris.data[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = iris.data[:, 1].min() - 1, iris.data[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.1))

# 预测网格点的类别
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制分类边界和样本点
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)
sns.scatterplot(x=df.iloc[:, 0], y=df.iloc[:, 1], hue=df['target'], palette='Set1')
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.title('KNN Classification')
plt.show()

这样就可以得到鸢尾花数据集经过KNN算法分类后的可视化结果。在这个图中，不同颜色的点表示不同类别的鸢尾花样本，背景色表示KNN分类边界。

注意，这里只选择了两个特征(sepal length和sepal width)进行可视化，你可以根据需要选择其他特征来进行可视化。

鸢尾花数据集可视化kmeans

### 使用 Python 的 KMeans 对鸢尾花数据集进行可视化

为了展示如何使用 `KMeans` 聚类算法对鸢尾花数据集进行可视化，可以按照如下方法操作：

#### 导入必要的库
首先需要导入所需的库来处理数据并执行聚类分析。

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

#### 加载鸢尾花数据集
接着加载内置的鸢尾花数据集，并提取其中的特征用于后续分析。

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵
y_true = iris.target  # 实际标签（仅作对比）

#### 执行 KMeans 聚类
设置 k=3 来匹配实际存在的三种类别数量，并应用 KMeans 进行聚类计算。

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=np.random.RandomState(4))
y_pred = kmeans.fit_predict(X)
centers = kmeans.cluster_centers_

#### 可视化结果
最后通过绘制散点图的方式直观呈现不同维度下样本之间的关系以及各自所属类别中心的位置。这里选取两个不同的特征组合来进行比较观察。

对于花瓣长度和宽度之间关系的可视化:

plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制预测簇分布
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(X[:, 2], X[:, 3], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.title('Predicted Clusters (Petal Length vs Width)')
plt.xlabel('Petal length')
plt.ylabel('Petal width')

# 显示质心位置
for i in range(len(centers)):
    center = centers[i]
    plt.plot(center[2], center[3], 'o', color=plt.cm.viridis(i / 3.), markersize=10)

# 原始真实分类作为对照
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(X[:, 2], X[:, 3], c=y_true, cmap='plasma')
plt.title('True Labels (Petal Length vs Width)')
plt.xlabel('Petal length')
plt.ylabel('Petal width')

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码展示了基于花瓣尺寸特性的两种视角下的聚类效果及其对应的实际情况[^1]。