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MATLAB对iris数据集执行主成分分析。

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简介:
该资源提供matlab PCA的m文件,数据集Iris是经典且广泛应用于分类实验的数据集,最初由Fisher于1936年收集并整理。 之前在平台上存在一个以ARFF格式提供的鸢尾花数据集,但其与matlab的直接调用存在不便。 本资源中的数据集采用txt格式,可以在matlab环境下通过简单的“load(iris.txt)”命令轻松加载。 Iris数据集以鸢尾花的特征作为其数据基础,常被用于各类分类任务。 该数据集包含50个不同类型的鸢尾花样本,其中一种类型与另外两种类型可以通过线性方式进行区分,而后两种类型则呈现非线性可分离的特性。 具体而言,该数据集包含了五个属性:首先是“Sepal.Length”(花萼长度),单位为厘米;其次是“Sepal.Width”(花萼宽度),同样以厘米为单位;随后是“Petal.Length”(花瓣长度),也采用厘米作为测量单位;接着是“Petal.Width”(花瓣宽度),同样以厘米为标准;最后是“种类”,具体包括“Iris Setosa”(山鸢尾)、“Iris Versicolour”(杂色鸢尾)和“Iris Virginica”(维吉尼亚鸢尾)。

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客服
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  • 使用 MATLAB iris PCA
    优质
    本项目利用MATLAB软件对经典的Iris数据集进行主成分分析(PCA),旨在探索数据降维及特征提取的有效方法。 Matlab PCA的m文件使用的是Iris数据集,这是一个常用的分类实验数据集,由Fisher在1936年收集整理而成。我的这个数据集是txt格式,在matlab下可以直接通过“load(iris.txt)”命令加载。 该数据集中包含了三种不同类型的鸢尾花共50个样本的数据。其中一种类型与其他两种类型可以线性区分,而后两者之间是非线性可分的。数据集共有五个属性: - 花萼长度(Sepal.Length),单位是cm; - 花萼宽度(Sepal.Width),单位是cm; - 花瓣长度(Petal.Length),单位是cm; - 花瓣宽度(Petal.Width),单位是cm; - 种类:Iris Setosa、Iris Versicolour 和 Iris Virginica。
  • 频谱
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    本项目聚焦于通过频谱分析技术深入探索和解析复杂的数据集,旨在揭示隐藏在大量数据背后的周期性模式与趋势。 使用MATLAB进行数据频谱分析可以直接运行程序。只需替换数据包中的数据即可对新的数据进行分析。
  • Fisher Iris 类(MATLAB).xls
    优质
    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。
  • 基于MATLAB的PCA实现
    优质
    本项目采用MATLAB语言实现PCA(Principal Component Analysis)主成分分析算法,并应用于实际数据集中,旨在简化数据分析并提取关键特征。 在MATLAB中实现PCA主成分分析的数据集包含12个输入变量、1个输出变量以及100组数据。
  • -SPSS-
    优质
    本课程聚焦于使用SPSS软件进行主成分分析,深入讲解数据简化和变量降维的方法与技巧,帮助学员掌握高效的数据分析能力。 数据处理-SPSS-主成分分析(文件为压缩包,包含一个Excel格式的数据文件和一份Word文档的操作步骤)。
  • 基于PCA的SVM处理_Zip文件_PCA与SVM__特征_
    优质
    本资源提供了一个结合主成分分析(PCA)和支撑向量机(SVM)的数据处理案例,特别强调了如何优化特征数据集以增强分类效果。通过压缩文件分享,包含了用于实践的代码及说明文档,帮助用户理解并应用PCA与SVM在特定问题上的协同作用,并引入了集对分析方法来进一步提升模型性能和解释力。 选择“BreastCancer”数据集,并使用支持向量机(SVM)进行分类。首先直接对特征集应用SVM分类,然后通过主成分分析法提取特征后再用SVM分类。最后对比并分析这两种方法的分类结果。
  • 关于IRIS的Bayes类实验
    优质
    本研究通过对IRIS数据集进行贝叶斯分类实验,深入探讨了该方法在多类问题中的应用效果及优化策略。 一个简单的Bayes分类器实验的Python代码及数据集。
  • Wake中使用挖掘Iris(iris.zip)
    优质
    本项目运用数据挖掘技术深入分析经典Iris植物数据集(包含于文件iris.zip),旨在探索不同种类鸢尾花间的特征差异与模式。 数据挖掘实验一使用WEKA进行分类。数据已经处理完毕,请参考相关博客了解具体的实验过程。
  • Python中的(PCA)实现(含)
    优质
    本文章介绍了如何使用Python编程语言进行主成分分析(PCA)的具体实现方法,并包含实际的数据集应用案例。 主成分分析(PCA)的Python实现教程,包含数据集示例,结构清晰易懂,适合初学者学习。