鸢尾花完整的matlab代码

当然，这是一个用MATLAB编写的鸢尾花分类的完整代码：

% 加载鸢尾花数据集
data = load('fisheriris');
X = data.meas;
Y = data.species;

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.3);
idx = cv.test;

XTrain = X(~idx, :);
YTrain = Y(~idx, :);
XTest = X(idx, :);
YTest = Y(idx, :);

% 训练分类器
classifier = fitcknn(XTrain, YTrain, 'NumNeighbors', 5);

% 使用分类器对测试集进行预测
YPred = predict(classifier, XTest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(YTest == YPred) / numel(YTest);
fprintf('分类准确率：%0.2f%%\n', accuracy * 100);

这段代码使用了k最近邻（k-Nearest Neighbors，k-NN）算法对鸢尾花数据集进行分类。数据集中包含鸢尾花的四个特征，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。代码首先加载数据集，并将其分为训练集和测试集。然后使用k-NN算法训练一个分类器，并使用该分类器对测试集进行预测。最后计算分类准确率并输出结果。

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鸢尾花matlab代码

以下是使用 MATLAB 实现鸢尾花数据集分类的示例代码：

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris;

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
dataTrain = meas(~idx,:);
speciesTrain = species(~idx,:);
dataTest = meas(idx,:);
speciesTest = species(idx,:);

% 训练支持向量机模型
svmModel = fitcsvm(dataTrain,speciesTrain);

% 预测测试集结果
speciesPredict = predict(svmModel,dataTest);

% 计算准确率
accuracy = sum(speciesPredict == speciesTest) / numel(speciesTest);
disp(['准确率为：', num2str(accuracy)]);

该代码使用支持向量机模型对鸢尾花数据集进行分类，并计算了分类准确率。

鸢尾花数据集matlab代码

以下是鸢尾花数据集的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据集
load fisheriris;

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;

% 训练集
Xtrain = meas(~idx,:);
Ytrain = species(~idx);

% 测试集
Xtest = meas(idx,:);
Ytest = species(idx);

% 用分类树模型对数据进行拟合
tree = fitctree(Xtrain,Ytrain);

% 预测测试集
Ypred = predict(tree,Xtest);

% 计算分类准确率
acc = sum(Ypred == Ytest)/numel(Ytest);
disp(['分类准确率为 ',num2str(acc*100),'%']);