关于鸢尾花的Fisher判别分析实验.zip
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简介：
本项目包含了一个基于Fisher判别分析方法对鸢尾花数据进行分类的实验。通过该实验，可以深入理解模式识别和机器学习中的经典算法应用。文件中提供了详细的实验步骤、代码及结果分析。
压缩包包含Python实验代码、实验报告以及相应的数据集，有需要可以自取，免费提供。
该实验是对鸢尾花数据进行Fisher判别分析，目的是：
1. 了解并掌握Fisher判别的基本流程。
2. 能够使用Python实现Fisher判别方法。
3. 将判别公式转化为Python语言代码。
任意选取鸢尾花数据集中两类样本，通过Fisher判别对这两类进行分类。实验内容包括：
1. 读取CSV格式的数据文件，选择两类的特征作为训练数据，并将其分为训练集和测试集（比例为8:2）。
2. 分别计算这两类特征的均值。
3. 计算每一类特征的类内散度矩阵。
4. 计算方向向量W。
5. 根据公式计算投影后的均值W0。
6. 将测试数据代入到分类公式中，得到分类结果。
7. 得出并分析分类准确率。
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