R语言iris计算setosa类第一列和第三列统计功效
时间: 2024-10-21 22:18:15 浏览: 14
在R语言中,`iris`数据集是一个经典的数据集,包含三种花卉(setosa、versicolor和virginica)的信息,其中每一行代表一种花,共有50个样本。如果你想要计算setosa类别花朵的第一列(Sepal.Length,萼片长度)和第三列(Petal.Width,花瓣宽度)的一些基本统计信息,比如平均值(mean)、中位数(median)和标准差(sd),你可以这样做:
```r
# 加载需要的库
library(dplyr)
# 加载iris数据集
data(iris)
# 过滤出setosa类别的数据
setosa_data <- iris %>% filter(Species == "setosa")
# 计算第1列和第3列的统计信息
stat_info <- setosa_data %>%
select(Sepal.Length, Petal.Width) %>%
summarise(
mean = mean(c_across(.)),
median = median(c_across(.)),
sd = sd(c_across(.))
)
stat_info
```
这个代码首先加载了dplyr库来进行数据处理,然后过滤出setosa类别的数据,接着选择第一列(萼片长度)和第三列(花瓣宽度),最后对这两列求平均值、中位数和标准差。
相关问题
2. 利用著名的数据集 Iris 对上述感知器算法进行训练: (1). 著名的机器学习数据集网站:http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 网站上保存的是”iris.data”数据文件,可利用 pandas 的 csv 文件读入: (2). 由于我们设计的是二元数据分类器,因此只取 Iris 数据中前 100 组(行)的数据,即前 50 组数据是 Iris-setosa 花的数据,另外 50 组数据是 Iris-versicolor 花的数据,并把类标签表示为:+1 表示 versicolor,而-1 表示 setosa。 (3). 在训练中,分别选取 Iris 数据集的第一列(0 列)和第三列(2 列),即第一列为萼片长度 sepal length,第三列为花瓣长度 petal length,由这两列构成特征列矩阵。 (4). 以 sepal length 为横轴,以 petal length 为纵轴,绘制两种花 setosa 和 versicolor 的数据散点图。观察散点图可知存在线性分界面。 (5). 利用训练数据集训练感知器,给出迭代次数与错误分类样本数的关系。
好的,让我来回答你的问题。
首先,感知器算法是一种二元分类算法,它可以通过输入样本的特征值,对样本进行分类。对于iris数据集,我们可以选择其中的两个特征:萼片长度和花瓣长度,来进行分类。
以下是实现步骤:
1. 首先,我们需要使用pandas库读入iris数据集,并取出前100组数据。
```python
import pandas as pd
url = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
iris = pd.read_csv(url, header=None)
iris = iris.iloc[:100,:]
```
2. 接着,我们需要将数据集中的类别标签进行编码。将Iris-setosa编码为-1,将Iris-versicolor编码为+1。
```python
import numpy as np
y = np.where(iris.iloc[:, -1]=='Iris-setosa', -1, 1)
```
3. 接下来,我们需要提取数据集中的两个特征列:萼片长度和花瓣长度,并将它们组合成一个特征矩阵。
```python
X = iris.iloc[:, [0, 2]].values
```
4. 然后,我们需要将数据集中的样本进行可视化,以便观察是否存在线性分界面。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='red', marker='o', label='setosa')
plt.scatter(X[50:, 0], X[50:, 1], color='blue', marker='x', label='versicolor')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('petal length')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
```
5. 我们可以看到,通过萼片长度和花瓣长度这两个特征,可以很好地将setosa和versicolor两种花分开。接下来,我们可以使用感知器算法对这些样本进行分类,并记录迭代次数与错误分类样本数的关系。
```python
from perceptron import Perceptron
ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)
ppn.fit(X, y)
plt.plot(range(1, len(ppn.errors_)+1), ppn.errors_, marker='o')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Number of errors')
plt.show()
```
其中,Perceptron类是我们自己实现的感知器算法。eta表示学习率,n_iter表示迭代次数。在训练过程中,我们记录了每次迭代的错误分类样本数,并将它们绘制成图表。
以上就是利用iris数据集对感知器算法进行训练的过程。
调库实现 Kmeans 聚类 步骤 3.1:读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集 二维鸢尾花数据说明: 共 150 样本*(2 列属性项+1 列标记),样本 1-50 为第 1 类(Iris Setosa),第 51-100 样本为第 2 类(Iris Versicolour),第 101-150 样本为第 3 类(Iris Virginica) 步骤 3.2:调用 sklearn 库中的 Kmeans 类进行 K=2 的聚类,得到各样本的所归属 簇的编号 步骤 3.3:调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化 输出(不同簇内的样本用不同的颜色表示)。(也可以调用其他第三方库进行样 本的可视化) 步 骤 3.4 : 调 用 sklearn 库 中 的 rand_score 、 fowlkes_mallows_score 、 davies_bouldin_score 函数,计算得到外部指标(RI、FMI)和内部指标(DBI)
好的,我明白了。下面是实现 Kmeans 聚类的代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import rand_score, fowlkes_mallows_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 步骤 3.1 读入数据集
data = pd.read_csv('pca_iris.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
# 步骤 3.2 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_
# 步骤 3.3 可视化聚类结果
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1')
plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2')
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='black', label='Centroids')
plt.title('Kmeans Clustering')
plt.xlabel('PCA1')
plt.ylabel('PCA2')
plt.legend()
plt.show()
# 步骤 3.4 计算外部指标和内部指标
y_true = data.iloc[:, -1].values
print('Rand index:', rand_score(y_true, labels))
print('Fowlkes-Mallows index:', fowlkes_mallows_score(y_true, labels))
print('Davies-Bouldin index:', davies_bouldin_score(X, labels))
```
这段代码中,我们首先读入了经过 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集,然后调用了 sklearn 库中的 KMeans 类进行 K=2 的聚类。接着,我们使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果可视化,并调用了 sklearn 库中的 rand_score、fowlkes_mallows_score 和 davies_bouldin_score 函数计算外部指标和内部指标。
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