用MATLAB R2018b做出鸢尾花数据集散布矩阵

鸢尾花数据集是一个经典的数据集，可以用于分类问题。散布矩阵是一种常见的数据可视化方法，可以用于展示不同类别之间的分布情况。下面是用MATLAB R2018b实现鸢尾花数据集散布矩阵的代码：

load fisheriris; % 载入鸢尾花数据集
X = meas(:,1:2); % 取前两个特征
Y = species; % 标签

figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), Y); % 绘制散布矩阵
xlabel('花萼长度'); % x轴标签
ylabel('花萼宽度'); % y轴标签
title('鸢尾花数据集散布矩阵'); % 图像标题

运行代码后，会弹出一个窗口展示散布矩阵。其中，不同颜色代表不同类别，可以看到不同类别之间的分布情况。

相关问题

用MATLAB R2018b做出满足以下的鸢尾花数据集散布矩阵， Relevant Information: 5. Number of Instances: 150 (50 in each of three classes) 6. Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class 7. Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width in cm 3. petal length in cm 4. petal width in cm 5. class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica

可以使用MATLAB中的scatter函数来绘制散点图，代码如下：

% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris

% 提取花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度数据
x = meas(:,1);
y = meas(:,2);
z = meas(:,3);
c = grp2idx(species); % 将类别转换为数字

% 绘制散点图
figure
scatter(x(c==1), y(c==1), z(c==1), 'r', 'filled')
hold on
scatter(x(c==2), y(c==2), z(c==2), 'g', 'filled')
scatter(x(c==3), y(c==3), z(c==3), 'b', 'filled')
xlabel('Sepal Length')
ylabel('Sepal Width')
zlabel('Petal Length')
legend('Iris Setosa', 'Iris Versicolour', 'Iris Virginica')
title('Iris Dataset Scatter Plot')

运行后，会出现一个散点图，其中每个点代表一个鸢尾花样本，不同颜色代表不同的类别。可以通过旋转、缩放等方式调整视角，查看数据集的分布情况。

双目视觉使用MATLAB R2018b通过内参矩阵求取外参矩阵

在 MATLAB R2018b 中，可以使用 `cameraParameters` 和 `extrinsics` 函数来求取外参矩阵。具体步骤如下：

1. 读入图片并提取角点

首先，需要读入双目相机拍摄的一对图片，并从中提取出对应的角点。可以使用 `detectCheckerboardPoints` 函数来自动检测棋盘格角点，也可以手动标注角点位置。

2. 定义内参矩阵

接下来，需要定义双目相机的内参矩阵。可以使用 `cameraMatrix` 函数构造一个 `cameraParameters` 对象，该对象包含相机的内参矩阵、畸变系数等信息。

intrinsics_left = cameraMatrix([fx_left, 0, cx_left; 0, fy_left, cy_left; 0, 0, 1], size(img_left));
intrinsics_right = cameraMatrix([fx_right, 0, cx_right; 0, fy_right, cy_right; 0, 0, 1], size(img_right));

3. 求取外参矩阵

接下来，可以使用 `estimateCameraParameters` 函数来求取双目相机的外参矩阵。该函数需要输入左右相机的内参矩阵、角点坐标等信息。

[stereoParams, pairsUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ...
    'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false, ...
    'NumRadialDistortionCoefficients', 2, 'WorldUnits', 'mm', ...
    'InitialIntrinsicMatrix', [intrinsics_left.IntrinsicMatrix; zeros(1,3)], ...
    'InitialRadialDistortion', [intrinsics_left.RadialDistortion; 0], ...
    'Verbose', true);

其中，`imagePoints` 是一个包含左右相机角点坐标的 cell 数组，`worldPoints` 是一个包含棋盘格上角点对应的实际物理坐标的矩阵。

4. 获取外参矩阵

最后，可以使用 `extrinsics` 函数从 `stereoParams` 对象中获取左右相机的外参矩阵。

[R, t] = extrinsics(imagePoints{1}, worldPoints, stereoParams.CameraParameters1);

其中，`imagePoints{1}` 表示左相机的角点坐标，`stereoParams.CameraParameters1` 表示左相机的 `cameraParameters` 对象。`R` 和 `t` 分别表示左相机到世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。

注意，上述代码只给出了求取左相机的外参矩阵的示例，求取右相机的外参矩阵的方式类似，只需要将 `imagePoints{1}` 和 `stereoParams.CameraParameters1` 替换为 `imagePoints{2}` 和 `stereoParams.CameraParameters2` 即可。