iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data)

时间: 2023-11-30 09:05:15 浏览: 133
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在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法

这行代码的作用是对鸢尾花数据集的特征进行归一化处理，使用了`MinMaxScaler()`函数进行处理。具体步骤如下： 1. 首先创建一个`MinMaxScaler()`的实例。 2. 调用`fit_transform()`函数对鸢尾花数据集的特征进行归一化处理。`fit_transform()`函数会自动计算每个特征的最小值和最大值，并将所有特征缩放到0和1之间的范围内。 3. 将归一化处理后的数据赋值给`iris_data`变量。 通过归一化处理，可以将不同范围的特征值缩放到相似的范围内，使得模型在训练时更加稳定和准确。对于KNN算法等需要计算距离的算法来说，归一化处理也可以避免某些特征对距离计算的影响过大。
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数据集1_iris鸢尾花数据集简介1

print(iris_data.describe(include='all')) # 分析各个特征与种类之间的关系 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model...
zip

PCA.zip_PCA散点图_Python PCA_python pca 画图_python 图_降维

plt.title("PCA Reduced Iris Data Scatterplot") plt.show() 这张散点图展示了降维后的鸢尾花数据在两个主成分上的分布情况。通过颜色区分不同的鸢尾花类别，我们可以观察到不同类别的鸢尾花在二维空间中的...

Iris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)

这段代码使用了scikit-learn库中的MinMaxScaler对iris数据集进行了归一化处理，使得所有特征值都在[0,1]的范围内。...fit_transform()方法则是将归一化模型应用到iris数据集上，并返回归一化后的结果。

# 加载数据集from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.data# 数据预处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 使用K-means算法聚类from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)kmeans.fit(X_scaled)y_pred = kmeans.predict(X_scaled)# 使用轮廓系数评估聚类方法的优劣from sklearn.metrics import silhouette_scoresilhouette_score(X_scaled, y_pred)

X = iris.data # 数据预处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用K-means算法聚类 from sklearn.cluster import KMeans ...

基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)的续写 要求： 1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target print(X[:5]) print(y[:5]) from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() y_one_hot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() print(y_one_hot[:5])

y_one_hot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() # 构建模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(4,)), keras.layers.Dense(3, activation='...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to...

iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

需要注意的是，这段代码中的第5行存在语法错误，应该为MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)而不是MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)。同时，第22行的代码也存在错误，应该为KNeighborsClassifier()...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # Load iris dataset iris = load_iris() # Standardize data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) # Perform PCA pca = PCA(n_components=2) y = pca.fit_transform(X_scaled) print(y) # Plot results plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c=iris.target) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show()对上述代码处理后的鸢尾花数据，采用（自选）1种分类方法进行分类实验；再使用PCA方法降维后的由前2个主成分构成的新数据集，采用同种分类方法进行分类实验；最后对2种分类方法的结果进行比较。

X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) X_train_pca, X_test_pca, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) svm_clf_pca = SVC(kernel='linear') svm_clf_pca.fit...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'multinomial' 多分类方法 model2 = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs') model2.fit(X_train, y_train) y_pred2 = model2.predict(X_test) acc2 = accuracy_score(y_test, y_pred2) print('Accuracy score using "multinomial" method:', acc2)修改该程序使上述程序数据可视化

X_pca = pca.fit_transform(iris.data) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型并进行预测 model = ...

path = 'iris.data' data = pd.read_csv(path, header=None) x = data[list(range(4))] y = LabelEncoder().fit_transform(data[4]) x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') model.fit(x_train, y_train) y_train_pred = model.predict(x_train) print('训练集正确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) y_test_hat = model.predict(x_test) print('测试集正确率：', accuracy_score(y_test, y_test_hat))

4. y = LabelEncoder().fit_transform(data[4])：使用 LabelEncoder 对第五列（类别）进行编码，将其存储在 y 中。 5. x = x[[0, 1]]：只保留 x 中的前两列特征。 6. x_train, x_test, y_train, y_test =...

post_proc=my_pca.fit_transform(my_iris.data)是啥意思

这行代码的意思是使用PCA（Principal ...在这行代码中，首先使用my_pca.fit()方法对iris数据集进行拟合，然后使用my_pca.transform()方法将iris数据集转换为降维后的数据，最后将降维后的数据保存在post_proc变量中。

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_x[i][0]) blue_y.append(reduced_x[i][0]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()解释每一行代码的意思，如果代码有错误指出错误并给出正确的代码

4. 加载鸢尾花数据集，其中 data.data 为样本特征，data.target 为样本标签。 5. 创建一个 PCA 类的实例 pca，设置主成分数目为2，用于对样本进行降维。 6. 使用 fit_transform() 方法对样本进行降维，得到降维后的...

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

具体来说，首先，我们使用datasets.load_iris()函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，并使用MinMaxScaler()函数对数据集进行了归一化处理。 然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. def print_hi(name): # Use a breakpoint in the code line below to debug your script. print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint. # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') # See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'ovr' 多分类方法 model1 = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model1.fit(X_train, y_train) y_pred1 = model1.predict(X_test) acc1 = accuracy_score(y_test, y_pred1) print('Accuracy score using "ovr" method:', acc1)修改该程序使上述程序结果数据可视化

X = iris.data y = iris.target # 进行主成分分析 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3...

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="*",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

1. 数据预处理：使用MinMaxScaler对数据进行了最小最大标准化处理，将所有特征缩放到0到1之间。 2. 聚类过程：使用MiniBatchKMeans算法对处理后的数据进行聚类，聚为3类。拟合完成后，输出预测标签pre_clu。 3. ...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。 首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) def dbscan(X, eps, min_samples): labels = np.zeros(len(X)) C = 0 visited = set() for i in range(len(X)): if i not in visited: visited.add(i) neighbors = find_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: C += 1 labels[i] = C expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited) return labels def find_neighbors(X, i, eps): neighbors = [] for j in range(len(X)): if np.linalg.norm(X[i] - X[j]) < eps: neighbors.append(j) return neighbors def expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited): for j in neighbors: if j not in visited: visited.add(j) neighbors_j = find_neighbors(X, j, eps) if len(neighbors_j) >= min_samples: neighbors.extend(neighbors_j) if labels[j] == 0: labels[j] = C eps = 0.5 min_samples = 5 labels = dbscan(X_pca, eps, min_samples) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show()将上述代码解读并加以注释

X_pca = pca.fit_transform(X) 接下来定义了一个DBSCAN聚类函数dbscan，该函数实现了DBSCAN算法的核心逻辑。该函数接受三个参数：数据集X，邻域半径eps和最小样本数min_samples。该函数返回一个标签列表labels...

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 数据预处理，标准化数据 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN聚类算法 dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=6) y_pred = dbscan.fit_predict(X) # 输出聚类结果 #print('聚类结果:', y_pred) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show()

这段代码是使用Python中的scikit-learn库实现了DBSCAN聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类。首先，代码加载了鸢尾花数据集，然后对数据进行了标准化处理。接着，创建了一个DBSCAN聚类算法对象，其中eps参数表示邻域半径...

# 1、获取数据集 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV iris = load_iris() #2、数据基本处理 --划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2,random_state=22) #3、特征工程:标准化 #实例化一个转换器类 transfer = StandardScaler() #调用fit_transform x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #4、KNN预估器流醒 #4.1 实例化预估器类 estimator = KNeighborsClassifier() #4.2模型选择与调优一一网络搜索和交叉验证 #准备要调的超参数 param_dict = {"n_neighbors": [1,3,5,7]} estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4) #4.3 fit数据进行训练 estimator.fit(x_train, y_train) #5、评估模型效果 # 方法a:比对预测结果和真实值 y_predict = estimator.predict(x_test) print("比对预测结果和真实值:\n", y_predict == y_test) #方法b: 直接计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print("直接计算准确率:\n", score)

然后，分别使用fit_transform()函数对训练集和测试集进行标准化处理。 4. 实例化KNeighborsClassifier()类作为KNN分类器的预估器。 5. 定义要调优的超参数字典param_dict，包含KNN中n_neighbors参数的不同...

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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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