sklearn 鸢尾花

sklearn 鸢尾花（Iris）是一个著名的分类问题数据集，由英国统计学家 Fisher 在 1936 年整理。该数据集包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每个数据包含 4 个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位均为厘米。其目的是要根据花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这四个特征来预测鸢尾花卉属于三个亚属中的哪一种。

该数据集已成为分类算法的标准测试数据集之一，也是学习机器学习和数据挖掘的入门经典数据集。sklearn 中提供了该数据集的接口 load_iris()，可以直接调用。

相关问题

sklearn鸢尾花分类

好的，我知道了。针对sklearn鸢尾花分类问题，可以使用以下代码进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

sklearn鸢尾花聚类

sklearn是一个常用的机器学习库，提供了许多强大的聚类算法。其中，鸢尾花数据集是一个经典的数据集，常用于学习聚类算法。

首先，我们需要导入sklearn库中的相关模块和数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

然后，我们加载鸢尾花数据集：

data = load_iris().data

接下来，我们选择合适的聚类算法及其参数。这里我们选择K均值聚类算法，并设置聚类数目为3：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

然后，我们使用K均值算法对鸢尾花数据集进行聚类：

kmeans.fit(data)

聚类完成后，我们可以获取每个样本所属的类别标签：

labels = kmeans.labels_

最后，我们可以将聚类结果进行可视化展示：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('Iris Clustering')
plt.show()

通过上述步骤，我们使用sklearn库中的K均值算法对鸢尾花数据集进行了聚类，并将聚类结果可视化展示出来。这样，我们可以更好地理解鸢尾花数据集的内在结构，并根据聚类结果进行更深入的分析和研究。