用python实现以下功能1.导入鸢尾花数据集; 2.利用K-L变换将4维特征数据转换为2维特征数据; 3.利用K-L变换得到的2维特征数据进行贝叶斯决策(或朴素贝叶斯决策,或k-近邻),比较利用新特征与原特征的正确率。
时间: 2024-03-30 16:36:57 浏览: 21
好的,以下是用Python实现这个功能的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 利用K-L变换将4维特征数据转换为2维特征数据
cov_mat = np.cov(X.T)
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)
eig_pairs = [(np.abs(eig_vals[i]), eig_vecs[:, i]) for i in range(len(eig_vals))]
eig_pairs.sort(reverse=True)
matrix_w = np.hstack((eig_pairs[0][1].reshape(4, 1), eig_pairs[1][1].reshape(4, 1)))
X_new = X.dot(matrix_w)
# 利用K-L变换得到的2维特征数据进行贝叶斯决策(或朴素贝叶斯决策,或k-近邻)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
X_train_new, X_test_new, y_train_new, y_test_new = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用原特征进行贝叶斯决策
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = gnb.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("使用原特征进行贝叶斯决策的正确率为:", acc)
# 使用新特征进行贝叶斯决策
gnb_new = GaussianNB()
gnb_new.fit(X_train_new, y_train_new)
y_pred_new = gnb_new.predict(X_test_new)
acc_new = accuracy_score(y_test_new, y_pred_new)
print("使用新特征进行贝叶斯决策的正确率为:", acc_new)
# 使用新特征进行k-近邻决策
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train_new, y_train_new)
y_pred_knn = knn.predict(X_test_new)
acc_knn = accuracy_score(y_test_new, y_pred_knn)
print("使用新特征进行k-近邻决策的正确率为:", acc_knn)
```
这段代码首先导入鸢尾花数据集,然后利用K-L变换将4维特征数据转换为2维特征数据,然后分别使用原特征和新特征进行贝叶斯决策和k-近邻决策,并比较正确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)