鸢尾花数据集matlab代码
时间: 2023-09-26 11:11:11 浏览: 59
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:
```matlab
% 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
matlab做出鸢尾花数据集矩阵
鸢尾花数据集是机器学习中常用的数据集之一,它包含了鸢尾花的四个特征变量(花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度)以及对应的类别标签(Setosa、Versicolor、Virginica)。在MATLAB中,可以使用如下代码生成鸢尾花数据集矩阵:
```matlab
% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris;
% 提取特征变量和类别标签
features = meas; % 特征矩阵,大小为 150x4
labels = species; % 类别标签,大小为 150x1
% 显示鸢尾花数据集矩阵
disp('鸢尾花数据集矩阵:');
dataset = [features, labels]; % 将特征变量和类别标签合并为一个矩阵
disp(dataset);
```
运行以上代码后,MATLAB将会显示鸢尾花数据集矩阵,其中前四列为特征变量,最后一列为类别标签。该矩阵的大小为150x5,表示共有150个样本,每个样本包含四个特征变量和一个类别标签。