数据IRIS是来自于UCI的四维数据,共150个训练样本,分三类,每类为50组数据。在模式识别研究中,很多算法都用该组数据做验证和算法比较。 请在MATLAB仿真软件中(1)用三种或三种以上的有监督的学习分类器,比较分类的精度。 (2)假设各组数据的类别未知,请用聚类算法进行分类,与(1)的有监督学习进行比较。
时间: 2024-02-05 07:10:32 浏览: 122
模式识别数据集,源自UCI
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好的,下面我将为您介绍如何使用三种有监督学习分类器和聚类算法来对IRIS数据进行分类,并比较它们的分类精度。
首先,我们需要导入IRIS数据集。在MATLAB中,可以使用以下命令来加载IRIS数据集:
```matlab
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
```
其中,`meas`是一个150×4的矩阵,包含了150个样本的4个特征值;`species`是一个包含了150个样本所属的3个类别的向量。
接下来,我们将使用三种有监督学习分类器:决策树、K近邻和支持向量机(SVM)。
1. 决策树
决策树是一种基于树结构的分类模型,可以用于处理离散和连续型输入变量。在MATLAB中,我们可以使用`fitctree`函数来创建决策树分类器,并使用`crossval`函数进行交叉验证。下面是一个示例代码:
```matlab
tree = fitctree(X,Y);
cvtree = crossval(tree);
errtree = kfoldLoss(cvtree);
```
2. K近邻
K近邻是一种基于距离度量的分类算法,它通过在训练集中找到最近的K个点来预测新样本的类别。在MATLAB中,我们可以使用`fitcknn`函数来创建K近邻分类器,并使用`crossval`函数进行交叉验证。下面是一个示例代码:
```matlab
knn = fitcknn(X,Y);
cvknn = crossval(knn);
errknn = kfoldLoss(cvknn);
```
3. 支持向量机(SVM)
支持向量机是一种基于最大间隔分离的分类算法,它通过寻找一个能够将样本分为不同类别的超平面来进行分类。在MATLAB中,我们可以使用`fitcsvm`函数来创建SVM分类器,并使用`crossval`函数进行交叉验证。下面是一个示例代码:
```matlab
svm = fitcsvm(X,Y);
cvsvm = crossval(svm);
errsvm = kfoldLoss(cvsvm);
```
接下来,我们将使用聚类算法对IRIS数据集进行分类。在MATLAB中,我们可以使用`kmeans`函数来执行k均值聚类,并将聚类结果用作预测标签。下面是一个示例代码:
```matlab
[idx, C] = kmeans(X, 3);
labels = zeros(size(Y));
labels(idx==1) = 1;
labels(idx==2) = 2;
labels(idx==3) = 3;
errkmeans = sum(labels ~= Y) / length(Y);
```
最后,我们可以将所有分类器的分类精度进行比较。下面是一个示例代码:
```matlab
fprintf('决策树分类精度: %.2f%%\n', (1-errtree)*100);
fprintf('K近邻分类精度: %.2f%%\n', (1-errknn)*100);
fprintf('支持向量机分类精度: %.2f%%\n', (1-errsvm)*100);
fprintf('聚类算法分类精度: %.2f%%\n', (1-errkmeans)*100);
```
通过以上比较,我们可以得出不同分类器的精度,并选择效果最好的分类器用于实际应用。
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