MATLAB中load fisheriris是什么意思
时间: 2024-05-28 18:10:50 浏览: 29
在MATLAB中,load fisheriris是一个命令,用于加载内置的鱼类花数据集(Fisher's Iris Data Set)。该数据集由英国统计学家Ronald Fisher在1936年收集并发布,包括了3种不同种类的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)的50个样本,每种花的4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度)。该数据集经常用于机器学习和统计分析的教学和研究中。使用load fisheriris命令可以将该数据集加载到MATLAB的工作区中,以便进行进一步的处理和分析。
相关问题
如何用matlab将load fisheriris转化为CSV文件
可以按照以下步骤将`load fisheriris`转化为CSV文件:
1. 加载`fisheriris`数据集:
```
load fisheriris
```
2. 将数据集转化为表格形式:
```
iris_table = array2table(meas,'VariableNames',{'Sepal_Length','Sepal_Width','Petal_Length','Petal_Width'});
iris_table.Species = categorical(species);
```
3. 将表格保存为CSV文件:
```
writetable(iris_table,'fisheriris.csv');
```
完整的代码如下:
```matlab
load fisheriris
iris_table = array2table(meas,'VariableNames',{'Sepal_Length','Sepal_Width','Petal_Length','Petal_Width'});
iris_table.Species = categorical(species);
writetable(iris_table,'fisheriris.csv');
```
执行完毕后,当前目录下会生成一个名为`fisheriris.csv`的CSV文件。
MATLAB knn对load fisheriris分类代码
以下是使用MATLAB的k-NN算法对经典数据集"Fisher Iris"进行分类的示例代码:
```matlab
% 加载 Fisher Iris 数据集
load fisheriris
% 将数据集随机分为训练集和测试集
idx = randperm(size(meas,1));
Xtrain = meas(idx(1:100),:);
Ytrain = species(idx(1:100));
Xtest = meas(idx(101:end),:);
Ytest = species(idx(101:end));
% 使用 k-NN 算法进行分类
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain);
YPred = predict(mdl,Xtest);
% 计算分类准确率
accuracy = sum(YPred==Ytest)/numel(Ytest);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy*100) '%']);
```
这段代码首先加载"Fisher Iris"数据集,然后将数据集随机分为训练集和测试集。接着使用MATLAB的`fitcknn`函数训练k-NN模型,并使用`predict`函数对测试集进行预测。最后,计算分类准确率并输出结果。