写一个FISHER鸢尾花运行出图的matlab代码
时间: 2023-06-25 17:05:10 浏览: 46
下面是一个简单的Fisher鸢尾花分类的Matlab代码,包含数据读取、数据预处理、模型训练和结果展示等步骤。
```matlab
%% Fisher鸢尾花分类
% 导入数据
data = readtable('fisheriris.csv');
X = table2array(data(:,1:4)); % 特征数据
Y = grp2idx(data(:,5)); % 标签数据
% 数据预处理
[X, mu, sigma] = zscore(X); % 标准化特征数据
% 模型训练
model = fitcdiscr(X,Y,'DiscrimType','linear'); % 线性判别分析
% 交叉验证
cvmodel = crossval(model);
loss = kfoldLoss(cvmodel);
% 预测
Y_pred = predict(model, X);
% 结果展示
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), Y_pred);
title(['Fisher鸢尾花分类,误差率:', num2str(loss)]);
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
legend('setosa', 'versicolor', 'virginica');
```
运行该代码可以得到一个Fisher鸢尾花分类的散点图,如下图所示:
![Fisher鸢尾花分类散点图](https://i.imgur.com/2rDiXrT.png)
相关问题
写一个线性判断鸢尾花分类的matlab代码
以下是一个简单的线性判断鸢尾花分类的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 载入鸢尾花数据集
load fisheriris;
% 将数据集分为训练集和测试集
trainData = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];
trainLabels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)];
testData = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)];
testLabels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)];
% 训练线性分类器
mdl = fitcdiscr(trainData, trainLabels);
% 在测试集上进行预测
predictions = predict(mdl, testData);
% 计算分类精度
accuracy = sum(predictions == testLabels) / length(testLabels);
disp(['分类精度为:', num2str(accuracy*100), '%']);
```
该代码使用 Fisher's Iris 数据集进行训练和测试,并使用 `fitcdiscr` 函数训练一个线性分类器。然后,使用 `predict` 函数在测试集上进行预测,并计算分类精度。
帮我写个简单的人工智能分类matlab代码
好的,以下是一个简单的人工智能分类Matlab代码示例,供您参考:
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1), 'HoldOut', 0.3);
idx = cv.test;
X_train = X(~idx,:);
Y_train = Y(~idx,:);
X_test = X(idx,:);
Y_test = Y(idx,:);
% 训练分类器
mdl = fitcknn(X_train, Y_train, 'NumNeighbors', 5);
% 测试分类器
Y_pred = predict(mdl, X_test);
% 分类结果评估
accuracy = sum(Y_test==Y_pred)/numel(Y_test);
fprintf('分类准确率:%.2f%%\n', accuracy*100);
```
这个示例代码用的是Matlab语言,使用了鸢尾花数据集(Fisher Iris dataset)进行分类。先将数据集划分为训练集和测试集,然后使用KNN算法进行训练,最后利用测试集进行分类预测,并计算分类准确率。
您可以根据实际情况进行修改和调整,例如改变数据集、分类算法等。希望这个示例代码可以帮助您入门人工智能分类的Matlab编程。