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(数学建模)鸢尾植物样本分类

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简介：
本项目运用数学建模方法对鸢尾植物样本进行分类研究，通过分析不同种类鸢尾花的特征数据，建立有效的分类模型，旨在提高分类准确性。 数学建模练习曾要求对提供的鸢尾属植物样本进行分类。

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  • (数学建模)鸢尾植物样本分类
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    本项目运用数学建模方法对鸢尾植物样本进行分类研究，通过分析不同种类鸢尾花的特征数据，建立有效的分类模型，旨在提高分类准确性。 数学建模练习曾要求对提供的鸢尾属植物样本进行分类。
     
  • 基于Matlab的鸢尾属植物SVM分类方法
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    本研究采用MATLAB平台实现支持向量机(SVM)算法，用于鸢尾属植物数据集的分类分析，探讨了不同参数设置对分类准确率的影响。 本例使用Matlab自带的鸢尾属植物数据集来实践刚刚学习的SVM训练与分类知识。该数据集包含150个样本，每个样本是一个4维特征向量，这四个维度分别代表：花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。这些样本被分为三类鸢尾属植物（每类各50个）。本案例使用了第3和第4维的特征数据来进行训练和分类结果的可视化，并解决了多类别问题（即三个类别的问题）。主要任务是利用fitcsvm函数来训练多个分类模型，然后通过predict函数预测测试数据属于每个类别的概率。
     
  • 【TensorFlow】构建简易鸢尾花分类模型
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    本教程介绍如何使用TensorFlow框架搭建一个简单的神经网络模型，实现对鸢尾花数据集进行分类的任务。通过逐步指导帮助初学者理解基本概念和操作流程。 代码实现及说明： 使用Python 3.6 和 TensorFlow 实现一个简单的鸢尾花分类器。 导入所需的库： ```python import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import datasets ``` 创建会话以执行计算图操作。 ```python sess = tf.Session() ``` 加载数据集: ```python iris = datasets.load_iris() ``` 将目标变量转换为二元分类（是否是山鸢尾）： ```python binary_target = np.array([1. if x == 0 else 0. for x in iris.target]) ```
     
  • KNN鸢尾花分类模型
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    本项目通过应用经典的K近邻算法来对鸢尾花数据进行分类，旨在展示如何使用Python和机器学习库Scikit-learn实现一个简单的模式识别任务。 对鸢尾花数据进行分类时可以使用KNN算法，并且可以直接在MATLAB上运行。
     
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    本项目采用K-means算法对经典的鸢尾花（Iris）数据集进行聚类分析，旨在展示K-means在无监督学习中的应用效果。 使用K-means算法对数据集进行分类操作，并且以鸢尾花数据集为例说明K-means的应用。
     
  • 鸢尾花SVM分类实验数据.zip
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    该资料包含用于鸢尾花（Iris）品种分类的SVM算法实验数据集，适用于机器学习领域中SVM模型的研究与训练。 支持向量机（SVM）是一种常用的分类与回归机器学习算法。其基本原理在于寻找能够有效区分不同类别样本的最优超平面以实现分类目标。在处理复杂数据集时，SVM通过引入核函数将原始特征空间映射至更高维度的空间中，以便更精确地捕捉到各类别之间的差异性。常见的核函数类型包括线性、多项式以及高斯（径向基）等。 本段落档旨在利用Python编程语言对著名的鸢尾花数据集进行SVM分类实验，并具体涵盖以下内容： 1. 调用sklearn库中的预定义SVM模型； 2. 应用各种核函数并分析其性能表现，以确定最优配置； 3. 通过调整惩罚参数C来优化模型的准确性； 4. 计算真阳性（TP）、伪阴性（FN）、伪阳率（FP）和真阴性（TN）等关键指标。 实验目标如下： 1. 深入理解支持向量机的基本工作原理及流程。 2. 掌握使用Python语言实现SVM模型的方法； 3. 能够灵活运用SVM，并通过调整参数来提升分类效果。
     
  • 鸢尾花数据集（机器学习分类任务）.rar
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    简介：该资源包含经典的鸢尾花数据集，适用于初学者进行基本的机器学习分类任务实践与学习。文件以RAR格式封装，内含详细的使用说明和示例代码。 用于机器学习分类的数据集是鸢尾花分类数据集，文件格式为.csv。该数据集完整无缺，包含150个样本数据。每个样本的标签包括SepalLength（萼片长度）、SepalWidth（萼片宽度）、PetalLength（花瓣长度）和PetalWidth（花瓣宽度）。