iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

PCA.zip_PCA散点图_Python PCA_python pca 画图_python 图_降维

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA 接下来，加载鸢尾花数据集： python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target 在进行PCA之前，我们通常会...

在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print(iris.data.shape) 这行代码会加载数据并打印数据的形状，显示为(150, 4)，表示150个样本，每个样本有4个特征。接下来，我们需要将数据集...

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

具体来说，首先，我们使用datasets.load_iris()函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，并使用MinMaxScaler()函数对数据集进行了归一化处理。然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练...

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 数据预处理，标准化数据 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN聚类算法 dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=6) y_pred = dbscan.fit_predict(X) # 输出聚类结果 #print('聚类结果:', y_pred) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show()

这段代码是使用Python中的scikit-learn库实现了DBSCAN聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类。首先，代码加载了鸢尾花数据集，然后对数据进行了标准化处理。接着，创建了一个DBSCAN聚类算法对象，其中eps参数表示邻域半径...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # Load iris dataset iris = load_iris() # Standardize data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) # Perform PCA pca = PCA(n_components=2) y = pca.fit_transform(X_scaled) print(y) # Plot results plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c=iris.target) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show()对上述代码处理后的鸢尾花数据，采用（自选）1种分类方法进行分类实验；再使用PCA方法降维后的由前2个主成分构成的新数据集，采用同种分类方法进行分类实验；最后对2种分类方法的结果进行比较。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) 然后，使用SVM对原始数据集进行分类...

# 加载数据集from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.data# 数据预处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 使用K-means算法聚类from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)kmeans.fit(X_scaled)y_pred = kmeans.predict(X_scaled)# 使用轮廓系数评估聚类方法的优劣from sklearn.metrics import silhouette_scoresilhouette_score(X_scaled, y_pred)

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data # 数据预处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # ...

# 1、获取数据集 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV iris = load_iris() #2、数据基本处理 --划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2,random_state=22) #3、特征工程:标准化 #实例化一个转换器类 transfer = StandardScaler() #调用fit_transform x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #4、KNN预估器流醒 #4.1 实例化预估器类 estimator = KNeighborsClassifier() #4.2模型选择与调优一一网络搜索和交叉验证 #准备要调的超参数 param_dict = {"n_neighbors": [1,3,5,7]} estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4) #4.3 fit数据进行训练 estimator.fit(x_train, y_train) #5、评估模型效果 # 方法a:比对预测结果和真实值 y_predict = estimator.predict(x_test) print("比对预测结果和真实值:\n", y_predict == y_test) #方法b: 直接计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print("直接计算准确率:\n", score)

2. 使用load_iris()函数加载鸢尾花数据集，并使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。 3. 实例化StandardScaler()类，用于标准化数据。然后，分别使用fit_transform()函数对训练集和测试...

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

1. 数据预处理：使用MinMaxScaler对数据进行了最小最大标准化处理，将所有特征缩放到0到1之间。 2. 聚类过程：使用MiniBatchKMeans算法对处理后的数据进行聚类，聚为3类。拟合完成后，输出预测标签pre_clu。 3. ...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)的续写要求： 1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target print(X[:5]) print(y[:5]) from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() y_one_hot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() print(y_one_hot[:5])

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将标签进行 one-hot 编码 encoder = OneHot...

from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() 2.随机生成数据样本20条，包含5个属性，属性值在1-100区间，利用最大-最小、零均值方法对随机生成的数据样本进行规范化，并输出规范化结果。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler # 随机生成数据样本 data = np.random.randint(1, 101, size=(20, 5)) # 最大-最小规范化 min_max_scaler = MinMaxScaler() min_max_data = min_...

数据获取请参考： from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() 2.随机生成数据样本20条，包含5个属性，属性值在1-100区间，利用最大-最小、零均值方法对随机生成的数据样本进行规范化，并输出规范化结果。

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data # 最大-最小规范化 scaler1 = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_norm1 = scaler1.fit_transform(X) print("MinMaxScaler规范化结果...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler导入sklearn

from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np # 加载数据 iris = load_iris() X = iris.data # 创建StandardScaler实例 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化处理 X_scaled = scaler.fit...

基于逻辑回归的鸢尾花分类 4.模型训练可直接采用sklearn库中的LogisticRegression模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 鸢尾花是三分类，建议采用“一对剩余”

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target 2. **预处理**：数据可能需要标准化或归一化，以便逻辑回归模型更好地工作。对于连续特征，通常会将它们转换到相同...

使用load_iris的iris数据完成K折交叉验证代码练习 ·加载iris数据集，进行数据划分，数据标准化处理·进行模型训练 ·输出模型的预测结果和准确率

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, KFold from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import ...

代码练习–使用load_ iris的iris数据完成K折交叉验证代码练习 •加载iris数据集，进行数据划分，数据标准化处理 ·进行模型训练 ·输出模型的预测结果和准确率

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import Logistic...

代码练习--使用load_ iris的iris数据完成K折交叉验证代码练习 •加载iris数据集，进行数据划分，数据标准化处理 ·进行模型训练 ·输出模型的预测结果和准确率 ·要求：代码和程序运行结果截图

from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression import matplotlib.pyplot as plt # 加载iris数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = ...

请使用sklearn中的鸢尾花数据集（load_iris），降数据降至3维，分别使用k-means、DBSCAN和凝聚层次聚类对降维后的数据进行聚类操作。不同的簇请用不同颜色标注。每种方法中的参数请自行给出。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 数据预处理，标准化数据 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit...

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