SLNum=iris(:,1); SWNum=iris(:,2); PLNum=iris(:,3); PWNum=iris(:,4); Num=[SLNum,SWNum,PLNum,PWNum]; coeff1=corr(SLNum,SWNum,'type','Spearman'); coeff2= ...
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2017-04-16 21:11:21
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一、查看数据 首先，我们查看iris数据集的大小和结构，其维度和名称分别使用函数dim()和names()获取。 函数str()和attributes()返回数据的结构和属性 二、单变量分析 > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Pet ...
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2017-04-14 23:58:07
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将Iris数据分成训练与测试两部分，这批Iris花可分为3个品种，分别用123代表，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 大致流程： 读取训练数据→归一化→构造期望输 ...
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2017-04-08 20:49:26
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0. 训练数据集：Iris dataset (鸢尾花数据集)，获取网址https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data 如下图所示，鸢尾花数据集中每行数据前四列为特征值分别是花瓣长/宽、花萼长/宽，鸢尾花 ...
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2017-01-09 23:33:54
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An example showing univariate feature selection. Noisy (non informative) features are added to the iris data and univariate feature selection（单因素特征选择） ...
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2016-11-24 18:36:00
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1、循环
##循环for
iris
allzl=unique(iris$setosa)
for (i in 1:2){
pp=iris[iris$setosa==allzl[i],]
plot...
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2016-11-18 14:22:29
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注：1、每一个模型都没有做数据处理 2、调用方式都是一样的»»» 引入model → fit数据 → predict，后面只记录导入模型语句。 导入数据： 线性回归： logistic回归： 决策树： 支持向量机： 朴素贝叶斯： KNN: ...
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2016-10-06 22:52:16
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内容概要： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) AForge.NET实现前向神经网络的方法 (3) Matlab实现前向神经网络的方法 －－－引例 文中以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris ...
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2016-10-06 15:08:48
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6.标签特征二元化 处理分类变量还有另一种方法，不需要通过OneHotEncoder，我们可以用LabelBinarizer。 这是一个阈值与分类变量组合的方法。 In [1]: from sklearn import datasets as d iris = d.load_iris() targe ...
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2016-09-26 21:25:41
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numpy.loadtxt('数据路径.txt',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3) , dtype=float)#读取后是多元数组格式 参数usecols：选取数据的列。 这里主要说一下usecols的用法。如果iris.txt中的前4列，则usecols=(0,1,2 ...
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2016-09-14 16:54:46
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