iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

这个错误通常是因为没有导入正确的数据文件导致的。在这个脚本中，没有看到导入数据的代码行。请确认您已经正确导入了名为"Iris (1).csv"的数据文件，并将其保存在'C:\Users\86187\Desktop\'路径下。如果数据文件的名称或路径不正确，那么您需要相应地修改代码行2和3。

另外，您可能需要使用内置的`csvread`或`readtable`函数来正确读取CSV文件，而不是使用`load`函数。请尝试以下代码来导入CSV数据：

data = readtable('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv');
meas = table2array(data(:,1:4));

这将把您的CSV数据文件读入一个表中，并将其转换为一个矩阵`meas`，其中包含所有的测量值。您可以根据需要修改代码以适应这个新的数据结构。

相关问题

下列语句导入鸢尾花数据集，按要求书写代码 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() target选择0和1(setosa,v

在Python中，你可以使用sklearn库中的`load_iris()`函数来导入鸢尾花数据集。如果你想仅选择目标变量（标签）为setosa和versicolor（通常它们对应的数值是0和1），你需要对数据进行筛选。以下是相应的代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 这里 iris.target 返回的是分类的整数标签，所以直接筛选 setosa (0) 和 versicolor (1)
# 你可以使用布尔数组来过滤目标值
target_indices = (iris.target == 0) | (iris.target == 1)
selected_target = iris.target[target_indices]

# 为了获取包含特征和对应筛选后的标签的数据，可以这样做：
X_selected = iris.data[target_indices]
y_selected = selected_target

print("Selected target values:", y_selected)

这段代码首先加载了鸢尾花数据，然后创建了一个布尔数组，表示哪些样本的目标值是0或1。接着，它从原始数据集中选择了相应的特征（X）和标签（y）。请注意，`X_selected`将只包含目标为setosa和versicolor的样本的特征，而`y_selected`则包含对应的标签。

我想读入本地数据集iris.data怎么改以下代码可以正确读取 iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 导入数据 y = iris.target # 包括三类鸢尾花

如果你想从本地文件直接读取数据集，而不是使用`sklearn.datasets`内置的`load_iris()`函数，首先你需要确保你的数据集是以某种可读格式存在（比如CSV、Excel、JSON或文本文件）。假设你的数据集是CSV格式，且文件名是`iris.csv`，你可以用pandas库来读取。

import pandas as pd

# 假设数据集文件位于同一目录下
filename = "iris.csv" 

# 使用pandas读取CSV文件
data = pd.read_csv(filename)

# 将数据框转换为numpy数组，以便后续处理
X = data.iloc[:, :-1].values  # 前面的数据特征
y = data.iloc[:, -1].values   # 最后一列作为标签（分类）

# 如果数据不是CSV格式，记得替换合适的库和相应的方法，如np.loadtxt() for文本文件等

如果数据不是CSV，而是一个特定的结构化格式，例如NumPy数组保存的二进制文件（`.npy`），则可以直接加载：

import numpy as np

# 假设数据文件是.npy格式
iris_data = np.load('iris.npy')  # 替换为你的文件路径
X, y = iris_data[:-1], iris_data[-1]  # 假设前部分是特征，最后一部分是标签