提供一组鸢尾花的数据库，包含150个样本

好的，鸢尾花数据集是机器学习中经典的数据集之一，该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及一个类别标签，表示鸢尾花的种类。可以使用以下代码加载该数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
print(X.shape, y.shape)

输出结果为：

(150, 4) (150,)

其中 `X` 是形状为 `(150, 4)` 的数组，包含150个样本的4个特征，`y` 是形状为 `(150,)` 的数组，包含150个样本的类别标签。可根据需要对数据进行进一步处理和分析。

相关问题

怎么用matlab随机选取每一类鸢尾花的40个样本,共120个样本代码

假设你已经将鸢尾花数据集加载到 MATLAB 的工作区中，并将样本数据保存在变量 `X` 中，将标签数据保存在变量 `Y` 中，可以使用以下代码随机选取每一类鸢尾花的 40 个样本，共 120 个样本：

trainIdx = false(size(X,1),1); % 初始化训练集样本索引
for i = 1:3 % 对每一类鸢尾花进行处理
    cIdx = find(strcmp(Y,unique(Y{i}))); % 找出当前类别的样本索引
    cIdx = cIdx(randperm(length(cIdx),40)); % 随机选取 40 个样本
    trainIdx(cIdx) = true; % 将选中的样本标记为训练集样本
end
XTrain = X(trainIdx,:); % 训练集样本
YTrain = Y(trainIdx); % 训练集标签

这里，我们首先初始化一个大小和样本数据一样的逻辑数组 `trainIdx`，用于标记每个样本是否属于训练集。然后，对于每一类鸢尾花，我们找出其对应的样本索引 `cIdx`，并使用 `randperm` 函数随机选取其中的 40 个样本。最后，将选中的样本在 `trainIdx` 中标记为 `true`，表示它们属于训练集。最终，我们可以使用逻辑数组 `trainIdx` 来提取训练集样本和标签，如上述代码所示。

怎么用matlab随机选取每一类鸢尾花的40个样本,共120个样本

您可以按以下步骤在MATLAB中随机选择每个类别的40个样本：

1. 加载鸢尾花数据集：

load fisheriris;

2. 获取每个类别的索引：

idx1 = find(strcmp('setosa',species));
idx2 = find(strcmp('versicolor',species));
idx3 = find(strcmp('virginica',species));

3. 随机打乱每个类别的索引：

rand_idx1 = randperm(length(idx1));
rand_idx2 = randperm(length(idx2));
rand_idx3 = randperm(length(idx3));

4. 选择前40个索引并合并：

rand_idx = [idx1(rand_idx1(1:40)), idx2(rand_idx2(1:40)), idx3(rand_idx3(1:40))];

5. 获取随机选择的样本：

random_samples = meas(rand_idx,:);

这样，`random_samples` 将包含120个样本，每个类别40个。注意，这种方法假定每个类别有足够的样本来选择40个。如果某个类别的样本数量少于40，则需要相应地调整步骤3和4中的数字。