作业09a:使用svm对iris数据集分类

SVM（支持向量机）是一种基于统计学习理论的二元分类模型，其主要思想是通过构造一个超平面，将不同类别的数据点分开。数字化的iris鸢尾花数据集包含三个类别的花，每个类别分别有50个样本。我们可以使用SVM算法来预测花的类别。

在使用SVM对iris数据集分类的过程中，我们需要先进行数据的预处理。我们可以将花的特征值分别放到不同的矩阵中，然后将花的类别转化为数字，方便训练模型。接着，我们可以将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练SVM模型，得出决策边界和支持向量等信息。最后，我们可以使用测试集进行测试，评估模型预测性能。

在实际应用中，我们可以通过调整SVM算法中的参数，如C值、核函数等来优化模型的预测性能。此外，对于多种算法，我们可以使用交叉验证等方法来选择最佳的分类算法。

总之，使用SVM分类iris数据集是一个典型的机器学习问题，通过对数据的预处理、模型训练和测试等步骤，我们可以得到较为准确的分类结果。