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Iris数据集的Fisher线性分类及其可视化呈现。

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简介：
一、线性分类与准确率。首先，我们引入了Python编程语言，并利用了pandas、numpy和matplotlib等强大的库来完成数据处理和可视化任务。具体而言，我们使用pandas库读取了名为“iris.csv”的CSV文件，该文件包含了鸢尾花数据集的信息。随后，我们将数据集划分为三个子集：Iris1、Iris2和Iris3，分别对应数据集的前50行、50-100行以及100-150行。 接着，我们计算了每个子集的均值，分别用m1、m2和m3表示，这些均值代表了每个特征在对应子集中的平均值。最后, numpy库被用于计算这些均值的平均值, 从而得到一个代表整个数据集的中心趋势的向量.

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  • Fisher线性分类在Iris数据集中的应用及数据可视化
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    本研究探讨了利用Fisher线性判别法对经典的Iris植物数据集进行分类分析，并通过多种可视化技术展示其特征分布与分类效果。 使用Jupyter完成Iris数据集的Fisher线性分类，并学习数据可视化技术。 一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率 二、学习数据可视化 1. 数据概览 1.1 读取文件 1.2 前五行数据展示 1.3 后五行数据展示 1.4 查看整体信息 1.5 描述性统计分析 1.6 特征计数（每种特征） 2. 特征工程 2.1 引入可视化所需要的库文件 2.2 去掉Species下的字符 2.3 绘制花萼长度与宽度的散点图 2.4 绘制花瓣长度与宽度的散点图 2.5 Id编号与花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度之间的关系分析
     
  • Fisher线性分类在Iris数据集中的应用与可视化
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    本研究探讨了Fisher线性判别法在经典Iris花卉数据集上的分类效果，并通过多种图表进行直观展示。 一、线性分类及准确率 导入所需的库： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 读取数据文件并处理为数值形式： ```python path = rF:/人工智能与机器学习/iris.csv df = pd.read_csv(path, header=0) Iris1 = df.values[0:50, 0:4] Iris2 = df.values[50:100, 0:4] Iris3 = df.values[100:150, 0:4] # 计算各类别的平均值 m1 = np.mean(Iris1,axis=0) m2 = np.mean(Iris2,axis=0) ```
     
  • Fisher Iris 数据分类（MATLAB数据集）.xls
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    本文件为Fisher Iris数据集，包含多种 iris 花卉的数据信息，适用于 MATLAB 平台进行模式识别和机器学习研究，包括品种分类等应用。 MATLAB数据集fisheriris 用于分类识别、机器学习、计算机视觉等领域。
     
  • Fisher Iris 数据集
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    Fisher Iris数据集是由著名统计学家R.A. Fisher在1936年创建的经典数据集合，包含了 iris（鸢尾花）植物三个不同种类的样本测量值，广泛应用于分类算法的研究与测试。 Fisher Iris数据集是一个著名的机器学习数据集，常用于分类算法的测试与验证。它包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及一个表示鸢尾属植物种类的目标变量。该数据集由Ronald Fisher在1936年提出，并因其良好的可分性和简单的结构而被广泛应用于教学和研究中。
     
  • 线性分类器理论及Fisher判别算法在Iris数据集上的应用实践
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    本研究探讨了线性分类器理论，并通过实例分析展示了Fisher判别算法在经典Iris数据集中的应用效果，为模式识别提供实用指导。 ### 一、线性分类器理论基础 假设对一个模式X已经抽取了n个特征，可以表示为： \[ X = (x_1, x_2, x_3, \ldots , x_n)^T \] 这里X是n维空间中的向量。 线性分类器是一种广泛应用的机器学习模型，在处理具有线性可分性的数据时表现尤为高效。本段落深入探讨了线性分类器的理论基础，并以Fisher判别算法为例，结合Iris数据集进行实战演练。 ### 二、Fisher判别算法 #### 算法描述 Fisher判别算法（也称为LDA）是一种寻找最优线性投影的方法。其目标是在最大化不同类别之间的方差的同时最小化同一类别内的方差。通过计算类间散度矩阵B和类内散度矩阵W，找到一个使得以下Fisher准则J最大的投影方向w： \[ J = \frac{Tr(B)}{Tr(W)} \] #### 推导过程 首先需计算所有类别中心的均值向量之间的平方差来得到类间散度矩阵B。接着通过每个类别内部样本点相对于该类别中心的平均平方距离，计算出类内散度矩阵W。 #### Python代码实现 在Python中可以使用scikit-learn库中的LinearDiscriminantAnalysis()函数来实现Fisher判别算法。 ### 三、Iris数据集实战 Iris数据集是机器学习领域经典的多类别分类问题，包含了三种鸢尾花（Setosa, Versicolour, Virginica）的四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 #### 数据可视化 使用seaborn库中的relplot、jointplot、distplot、boxplot、violinplot以及pairplot等工具，可以对数据进行丰富的图形展示，帮助理解不同特征之间的关系及其分布情况。 #### 构建模型 在Iris数据集上应用Fisher判别算法可建立有效的分类模型。首先需要对原始数据进行预处理，并使用训练好的模型评估其性能，如准确率、召回率和F1分数等指标。 通过学习线性分类器（例如Fisher判别算法），我们能够找到最佳的线性边界来分割不同类别，在实际应用中结合有效的数据可视化方法可以更好地理解和优化机器学习模型。
     
  • 线性分类器的数学原理+Fisher判别在Python中的应用+Iris数据集分析
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    本课程深入解析线性分类器背后的数学理论，并结合Fisher判别法探讨其实用技巧。通过Python编程，学员将在Iris数据集上实践这些概念，掌握数据分析技能。 目录：线性分类的数学基础及Python代码实现Fisher判别推导、Iris数据集的数据可视化（包括relplot、jointplot、distplot、boxplot、violinplot和pairplot）、构建模型。 线性分类的数学基础： 1. 假设对一个模式抽取n个特征，表示为X=(x1,x2,x3,…,xn)TX是n维空间的一个向量。例如，在三类分类问题中，不同类别之间的边界可以用判别函数来定义。 2. 使用判别函数进行模式分类时，主要取决于两个因素： - 判别函数的几何性质：线性或非线性 - 确定判别函数参数的方式：确定其形式及具体数值 3. 通过上述方法可以构建有效的模型来进行数据分类。
     
  • 线性分类器-Fisher线性判别的MATLAB实现数据分析
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    本项目致力于通过MATLAB语言实现Fisher线性判别算法，用于解决二类线性分类问题，并进行相关数据的分析与可视化。 针对我博客《线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现》的数据集，为了方便大家使用代码，现将数据集提交给大家下载和使用。
     
  • 基于MATLAB的Fisher线性分类器实现
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    本项目基于MATLAB实现了Fisher线性分类器，并应用于模式识别领域中的数据集进行分类。通过优化算法提升分类性能，为机器学习研究提供了实用工具。 Fisher线性分类器是最基础的线性分类器之一，它通过降维来快速实现样本的二分。关于该分类器的MATLAB代码可以用于演示其工作原理及应用方法。
     
  • 用Python实现的逻辑回归和线性回归进行Iris数据集分类
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    本项目利用Python编程语言实现了逻辑回归与线性回归算法，并应用于经典的Iris数据集分类任务中，展示了不同模型在实际问题中的应用效果。 我用Python编写了逻辑回归和线性回归来对iris数据集进行分类，在Spyder环境中成功运行。代码包含详细注释，希望能帮助对此感兴趣的同学。
     
  • PISA 2012：数据可视化呈现PISA 2012调查结果
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    本资料册采用直观图表形式，全面解析PISA 2012教育评估报告核心数据与发现，助您轻松掌握国际学生学业表现趋势。 比萨2012年调查旨在评估学生在即将完成义务教育之前的知识与技能水平。这项研究覆盖了全球65个国家和地区，针对的是这些地方的15岁儿童，在阅读、数学和科学三个方面进行能力测试。 该项目的目标是创建一个交互式图表，通过这个图表读者可以观察到每个国家PISA平均得分与其他变量之间的关系。一些关联因素如安静的学习环境、拥有计算机及书籍等与预期的考试成绩正相关；然而也有令人意外的结果，例如下棋或编程游戏却显示出与测试分数负相关的趋势。 该图允许用户调整坐标轴，并且可以选择三种不同类型的测试或者一个可用的因素进行观察。数据集来源于PISA 2012原始数据的一个csv文件摘要版本。 在设计阶段的初步想法是采用Choropleth地图来展示各个国家和地区的情况，但最终我们决定使用其他更适合展现复杂关系的方式来进行呈现。