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),'%']);

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鸢尾花数据集matlab kmeans

鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的数据分析和机器学习案例，常用于聚类算法如K-means的学习。在MATLAB中，你可以通过内置的统计工具箱来处理这个数据集。以下是简单的步骤：

1. 加载数据：使用`load`函数加载鸢尾花数据集，它通常位于MATLAB安装路径下的`toolbox\stats\demoData.mat`文件中。例如：

   data = load('demoData.mat');
   iris = data.iris;

2. 准备数据：`iris`变量包含了特征数据（花瓣长度、宽度等）以及对应的类别标签。你需要将数据分为特征矩阵（X）和目标向量（Y）。

3. K-means聚类：使用`kmeans`函数进行聚类。假设你想把数据分为3类（鸢尾花的三种品种），代码会像这样：

   numClusters = 3;
   [idx, C] = kmeans(X, numClusters);

`idx`是每个样本所属的簇编号，`C`则是每个簇的质心（中心点）。

4. 可视化结果：可以使用`scatter3`或`gscatter`等函数对二维或三维空间的特征进行可视化，展示聚类效果。

鸢尾花数据集判别分析matlab代码

鸢尾花数据集是一组关于鸢尾花（iris）的测量数据，包括萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些数据用来训练机器学习算法，以便对鸢尾花品种进行分类。

下面是一段使用 Matlab 进行鸢尾花数据集判别分析的示例代码：

% 导入数据
load fisheriris

% 将数据拆分为训练集和测试集
X = meas;
Y = species;
rng(1); % 设置随机数生成器的种子，以便每次运行得到相同的结果
cvp = cvpartition(Y,'Holdout',0.3);
XTrain = X(training(cvp),:);
YTrain = Y(training(cvp));
XTest = X(test(cvp),:);
YTest = Y(test(cvp));

% 进行判别分析
obj = fitcdiscr(XTrain,YTrain);
YPred = predict(obj,XTest);

% 计算分类准确度
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

在这段代码中，我们首先导入了鸢尾花数据集（包括测量数据和品种标签）。然后我们将数据拆分为训练集和测试集。接着，我们使用 `fitcdiscr` 函数进行判别分析，并使用 `predict` 函数对测试集进行预测。最后，我们计算了分类的准确度。

这只是一个简单的示例代码，在实