距离判别法在鸢尾花亚属类型判定中的应用初探

基于欧式距离的判别分析作者：唐宇政来源：《现代商贸工业》2019年第09期摘要：分类判别问题在生活中是一个有着重要应用需求的问题。

例如根据患者肺部阴影大小，是否低烧以及其它理化指标来判断是否为肺结核患者，或是根据邮件的内容或者发件地址来判断其是否属于垃圾邮件。

在现实生活中，我们希望能够准确快速的解决这一类问题，往往需要利用历史数据来建立合理的分类器。

因此重点介绍一种常见的基于距离的判别分类方法——欧氏距离判别法。

首先在第二部分详细介绍这种分类方法以及将其和另外一种常见的基于马氏距离的判别分类法进行比较。

在第三部分，我们将进行实例分析，基于花瓣长度和花瓣宽度利用欧式距离判别法对鸢尾花进行分类。

关键词：分类问题;欧式距离;马氏距离中图分类号：TB 文献标识码：Adoi：10.19311/ki.1672-3198.2019.09.0921 背景分类判别是指根据事物的不同点加以区分辨别，确定事物所属的类别，使具有更多相似点的事物归入一类，使之在大量事物中可以根据一定规律快速鉴别各个事物的所属种类。

例如国家电网在对居民进行供电时，就可以根据以往的用电量数据对居民的用电情况进行划分，对用电量大的居民相应地收取更多的费用，从而达到促进节约用电的目的。

在解决此类问题的过程中需要准确判别个体样本所属的类别，即应该划分的组别。

本文中将介绍的是如何通过数学建模来快速准确完成这个分组判别的过程。

本文中，我们将使用鸢尾花数据集，对150个鸢尾花数据样本进行分类判别，确定样本属于三种鸢尾花中的哪一种，来实例说明欧式距离判别法在现实生活中的可行性。

2 分类方法判别分析法，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

常见的判别分析法主要包括基于距离的判别、Fisher判别、Bayes 判别。

本文主要研究对象是通俗易懂、应用范围广泛的基于距离的判别分析法。

2.1 基于距离的判别分析距离判别的基本思想是将距离越近的样本分为一类，距离越大的样本分为不同类。

决策树在鸢尾花亚属分类中的应用作者：金鑫来源：《商情》2015年第42期【摘要】随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，利用数据挖掘方法从海量数据中提取有用的信息和知识已经成为社会各领域的普遍做法。

本文从iris数据集出发，利用C5.0分类技术对该数据集进行分类分析，找出隐藏在其中的关于鸢尾属下三个亚属的分类规则，达到对鸢尾属未知亚属进行分类并预测未知样本的类别的目的。

【关键词】数据挖掘，分类，决策树，C5.0算法一、引言随着计算机技术的迅猛发展，信息技术已经开始贯穿于人类活动的各个领域。

紧跟其后的便是信息技术的飞速发展和信息搜集能力的日益提高，继而产生了海量的数据。

为了挖掘这些激增的数据背后所隐藏的重要信息，机器学习、数据挖掘等技术应运而生。

数据挖掘源于20世纪80年代后期，包含着很多领域，分类就是其中之一，并且是数据挖掘中最有应用价值的技术之一，为工业、金融、通信、医疗、银行、商业等诸多行业的发展提供着重要的决策支撑作用，对人类的日常生活及社会的稳定快读发展产生了深远的影响。

二、分类分析在数据挖掘中可用于分类的算法很多，目前所采取的方法主要有：决策树、贝叶斯分类、粗糙集、遗传算法和神经网络等，决策树方法因其复杂度较小，速度快；抗噪声能力强；可伸缩性强，既可用于小数据集，也可用于海量数据集等优点而得到广泛的应用。

也正因为如此决策树算法成为了数据挖掘研究中最为活跃的领域之一。

故本文选择基于决策树的分类挖掘方法作为研究课题。

三、具体应用说明1.数据准备。

在UCI数据库中找到iris标准数据集。

Iris data set，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。

其数据集包含了150个样本，都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾（Iris setosa），变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。

四个特征被用作样本的定量分析，分别是花萼和花瓣的长度和宽度。

鸢尾花是一种常见的植物，具有多种品种和花色。

鸢尾花的种类繁多，因此如何有效地对鸢尾花进行分类成为一个研究热点。

K均值（k-means）算法是一种常用的聚类分析方法，对鸢尾花进行分类时，k-means算法可以发挥重要作用。

让我们来了解一下k-means算法的基本原理。

K均值算法通过迭代将n个数据点划分到k个集群中，使得同一集群内的点彼此距离的平方和最小。

其中，k是用户指定的聚类数目，而迭代的过程是根据每个数据点与各个中心的距离来不断更新中心点的位置，直至满足停止条件。

接下来，我们将对鸢尾花k-means算法进行总结和回顾性的探讨，以便更全面、深刻地理解这一主题。

在应用k-means算法对鸢尾花进行分类时，我们首先需要收集样本数据，包括鸢尾花的花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度等特征。

通过调用相应的数学库或算法工具，可以将这些样本数据输入到k-means算法中进行聚类分析。

当我们应用k-means算法对鸢尾花进行分类时，关键的一步是确定合适的聚类数目k。

这需要利用一些评价指标，如肘部法则（elbow method）或轮廓系数（silhouette score）来帮助确定最佳的k值。

通过数据点与各个中心的距离计算，不断迭代更新中心点的位置，最终将鸢尾花样本数据划分到不同的集群中。

对于鸢尾花k-means算法的应用而言，我们需要注意的一点是，选择合适的特征和合理地进行数据预处理是非常重要的。

另外，对聚类结果进行可视化分析也是必不可少的，可以通过绘制散点图或热力图来直观地展示聚类效果。

在我个人看来，鸢尾花k-means算法的应用不仅仅是简单的数据分析，更重要的是它可以帮助我们理解聚类分析的基本原理并掌握如何利用算法工具解决实际问题。

通过对鸢尾花k-means算法的总结和回顾性讨论，我对这一主题有了更深入的理解，也更加意识到了数据分析在实际应用中的重要性。

总结而言，通过本文的探讨，我们对鸢尾花k-means算法的原理和应用有了更全面、深刻和灵活的理解。

授课人：目录•提出问题•解决方案01•预备知识02•任务1——确定鸢尾花最佳的品种数k值03•任务2——绘制鸢尾花聚类后的结果散点图0405随着数据收集和数据存储技术的不断进步，我们可以迅速积累海量数据，然而，如何提取有用信息和甄别不同数据种群对普通人来说存在不小的挑战。

幸运的是，现在借助一些数据挖掘工具可以较为轻松地完成一些预测任务，例如，预测新物种、探究新信息种类是聚类算法最经典的应用案例。

本案例是基于一群鸢尾花（如下图所示）的数据集（无类别标签），根据花的特征探究将这些鸢尾花分为几个品种是比较合适的。

各式各样的鸢尾花如果你是一名植物学家，这个问题对于你来说是轻而易举的。

但在很多情况下，数据的主人或使用者并不具备本领域丰富的专业知识，那能否可以利用一种人工智能技术，让机器来帮助人类发现新的信息呢？为找到一种相对最佳的鸢尾花品种数k，•首先尽可能获得关于鸢尾花的特征知识，也许它能引导我们找到品种k的有效初值，因为花的特征反映了花的独特之处和一些重要信息，具有重要的参考价值；•然后，选用k-means算法对鸢尾花数据集进行聚类，从性能指标数据和样本可视化分布方面对聚类效果进行评价，•最后，在对比不同k值聚类效果的前提下，确定鸢尾花最佳的品种数量。

本案例的解决方案如下图所示：解决方案1.鸢尾花形态特征猜测：从鸢尾花的形态结构来看，也许花瓣能更好地帮助我们分辨鸢尾花的种类一种鸢尾花植物2.数据降维在衡量采用什么方法来分析数据之前，最好能对数据的全貌有一个可视化的了解，能从中发现一些内在规律或启示，以便能更好地指导我们选择相对合理的方法来解决问题。

我们通常只在二维或三维的空间可视化数据，但原始数据的实际维度可能是四维甚至更多，所有要采用数据降维的方法将原始数据的维度降为二维或三维，以便进行可视化来直观了解数据的分布。

除此之外，降维还可以提高计算、提高模型拟合度等好处。

如何保证原高维空间里的数据关系，经降维后仍然在低维空间保持不变或者近似呢？【引例5-1】降维鸢尾花数据集iris，绘制样本点图。

python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）⼀.分散性聚类(kmeans)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产⽣k个聚类，然后确定聚类中⼼，或者直接⽣成k个中⼼。

3.对每个点确定其聚类中⼼点。

4.再计算其聚类新中⼼。

5.重复以上步骤直到满⾜收敛要求。

（通常就是确定的中⼼点不再改变。

优点：1.是解决聚类问题的⼀种经典算法，简单、快速2.对处理⼤数据集，该算法保持可伸缩性和⾼效率3.当结果簇是密集的，它的效果较好缺点1.在簇的平均值可被定义的情况下才能使⽤，可能不适⽤于某些应⽤2.必须事先给出k（要⽣成的簇的数⽬），⽽且对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同结果。

3.不适合于发现⾮凸形状的簇或者⼤⼩差别很⼤的簇4.对躁声和孤⽴点数据敏感这⾥为了看鸢尾花的三种聚类算法的直观区别，所以不⽤具体算法实现，只需要调⽤相应函数即可。

程序如下：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()X = iris.data[:, :4] # #表⽰我们取特征空间中的4个维度print(X.shape)# 绘制数据分布图plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see')plt.xlabel('sepal length')plt.ylabel('sepal width')plt.legend(loc=2)plt.show()estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器estimator.fit(X) # 聚类label_pred = bels_ # 获取聚类标签# 绘制k-means结果x0 = X[label_pred == 0]x1 = X[label_pred == 1]x2 = X[label_pred == 2]plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2')plt.xlabel('sepal length')plt.ylabel('sepal width')plt.legend(loc=2)plt.show()运⾏结果：⼆.结构性聚类(层次聚类)1.凝聚层次聚类：AGNES算法(⾃底向上)⾸先将每个对象作为⼀个簇，然后合并这些原⼦簇为越来越⼤的簇，直到某个终结条件被满⾜2.分裂层次聚类：DIANA算法(⾃顶向下)⾸先将所有对象置于⼀个簇中，然后逐渐细分为越来越⼩的簇，直到达到了某个终结条件。

关于如何分辨鸢尾花的判别分析报告一、目的与背景：鸢尾花为法国的国花，Setose，Versicolour，Virginica 是三种有名的鸢尾花，其萼片是绚丽多彩的，和向上的花瓣不同，花萼是下垂的。

这三种鸢尾花很像，根据萼片和花瓣的四个度量对鸢尾花分类。

二、分析过程1、组间均值分析H0：组间均值是相等的H1：组间均值是不等的Tests of Equality of Group Means表1的显著性水平上，拒绝在三组均值相等的原假设，即花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽在三组的均值是有显著性差异的。

2、协方差阵分析H0：各组协方差阵是相等的H1：各组协方差阵是不相等的Test Results表2Box's M 92.993F Approx. 4.332df1 20df2 23344.026Sig. .000Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.表2是对各总体协方差阵是否相等的统计检验。

在0.05的显著性水平下拒绝原假设，即各总体协方差阵不相等。

3、确定非标准化典型判别函数Canonical Discriminant Function Coefficients表3是非标准化的典型判别函数，表示为y1=-2.063-0.083*Sepal.Lenght-0.132*Sepal.Width+0.212*Petal.Leng th+0.239* Petal.Widthy2=-8.045+0.037*Sepal.Lenght+0.211*Sepal.Width-0.104*Petal.Len gth+0.273* Petal.Width4、函数的显著性检验Eigenvalues表4-1Wilks' Lambda差的比例和典型相关系数。

第一判别函数解释了99%的方差，第二判别函数解释了1%的方差，两个判别函数解释了全部的方差。

基于欧式距离的判别分析——鸢尾花分类问题探究唐宇政杭州学军中学紫金港校区摘要：分类判别问题在生活中是一个有着重要应用需求的问题。

例如根据患者肺部阴影大小，是否低烧以及其它理化指标来判断是否为肺结核患者，或是根据邮件的内容或者发件地址来判断其是否属于垃圾邮件。

在现实生活中，我们希望能够准确快速的解决这一类问题，往往需要利用历史数据来建立合理的分类器。

本文中，我们将重点介绍一种常见的基于距离的判别分类方法——欧氏距离判别法。

我们首先在第二部分详细介绍这种分类方法以及将其和另外一种常见的基于马氏距离的判别分类法进行比较。

在第三部分，我们将进行实例分析，基于花瓣长度和花瓣宽度利用欧式距离判别法对鸢尾花进行分类。

关键词：分类问题，欧式距离，马氏距离一、背景分类判别是指根据事物的不同点加以区分辨别，确定事物所属的类别，使具有更多相似点的事物归入一类，使之在大量事物中可以根据一定规律快速鉴别各个事物的所属种类。

例如国家电网在对居民进行供电时，就可以根据以往的用电量数据对居民的用电情况进行划分，对用电量大的居民相应地收取更多的费用，从而达到促进节约用电的目的。

在解决此类问题的过程中需要准确判别个体样本所属的类别，即应该划分的组别。

本文中将介绍的是如何通过数学建模来快速准确完成这个分组判别的过程。

本文中，我们将使用鸢尾花数据集，对150个鸢尾花数据样本进行分类判别，确定样本属于三种鸢尾花中的哪一种，来实例说明欧式距离判别法在现实生活中的可行性。

2．分类方法判别分析法，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

常见的判别分析法主要包括基于距离的判别、Fisher判别、Bayes 判别。

本文主要研究对象是通俗易懂、应用范围广泛的基于距离的判别分析法。

2.1基于距离的判别分析1 / 10距离判别的基本思想是将距离越近的样本分为一类，距离越大的样本分为不同类。

这里的距离可以理解为样本之间的相似度，样本间距离越小越相似，反之亦然。

对鸢尾花数据进⾏分类的思路对鸢尾花数据进⾏分类1 数据集处理加载数据集，IRIS 数据集在 sklearn 模块中已经提供from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()iris_feature = iris.datairis_target = iris.target将150个样本分割为90个训练集和60个测试集feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(iris_feature, iris_target, test_size=0.4,random_state=40)2 决策树分类（实现）这⾥选⽤CART算法。

算法从根节点开始，⽤训练集递归构建分类树。

在决策树的构建中，有时会造成决策树分⽀过多，这是就需要去掉⼀些分⽀，降低过度拟合。

通过决策树的复杂度来避免过度拟合的过程称为剪枝。

创建决策树：步骤1：选择GiniIndex最⼩的维度作为分割特征。

（GiniIndex计算⽅式见PPT）步骤2：如果数据集不能再分割，即GiniIndex为0或只有⼀个数据，该数据集作为⼀个叶⼦节点。

步骤3：对数据集进⾏⼆分割步骤4：对分割的数据集1重复步骤1、2、3，创建true⼦树步骤5：对分割的数据集2重复步骤1、2、3，创建false⼦树明显的递归算法。

剪枝：需要从训练集⽣成⼀棵完整的决策树，然后⾃底向上对⾮叶⼦节点进⾏考察。

判断是否将该节点对应的⼦树替换成叶节点。

当节点的gain⼩于给定的 mini Gain时则合并这两个节点.。

测试：通过对测试集的预测来验证准确性。

对于不同的划分⽅式，即选取不同随机数种⼦且保持90:60的⽐例，训练集准确率为：100 %，测试集准确率为：91.67 %3 SVM分类（调库）⽀持向量机的基本模型是定义在特征空间上的间隔最⼤的线性分类器，即求⼀个分离超平⾯，这个超平⾯使得离它最近的点能够最远。

鸢尾植物文化及应用初探赵婧竞,李霏飞,何桥（云南农业职业技术学院，云南昆明650032）摘要:对鸢尾的植物文化以及应用进行了初步地探讨,提出了鸢尾属植物在园林绿化、药用、生态等方面的应用价值、前景以及实际应用中存在的优势和问题,以期为园林绿化、花艺设计、乡村文旅等行业提供参考。

关键词:鸢尾;植物文化;植物应用中图分类号:S682.19文献标识码:A文章编号:1005-7897(2023)16-0190-030引言鸢尾，狭义上讲，是鸢尾科（Iridaceae）鸢尾属（Iris）的鸢尾（Iris tectorum）。

广义上讲，是鸢尾科鸢尾属多个物种的统称。

鸢尾属植物种类繁多，目前全球共有野生种约280~300种，园艺栽培品种超过7万种，花型奇特，花冠较大，色彩艳丽且丰富，观赏价值高，生态适应性广，植物文化内涵丰富，是配置植物专类园、岩石园、水景园、湿地公园、花坛、花境、庭院绿化、基础栽植及盆栽的良好素材，有些种类可作鲜切花使用，在水中及水岸栽植，可起到净化水体的作用，或作地被栽植，还可起到护土固坡的作用；鸢尾、马蔺、溪荪、北陵鸢尾等可以入药；香根鸢尾、德国鸢尾等还可用来提取香料产品。

此外，还可从鸢尾中提取鸢尾紫色素，它是一种安全、无毒的天然色素。

1形态特征鸢尾属是鸢尾科的多年生草本植物，叶多基生，剑形，嵌叠状，花茎从叶丛中抽出，花单生或呈聚伞花序生于花茎顶端，花较大，蓝紫、紫、红紫、白、黄等色；花被裂片6枚，2轮排列，基部合生成筒状，外轮3花被裂片较大，平展或下垂，内轮3片较小，直立或向外倾斜，雄蕊3，雌蕊的花柱单一，上部3分枝，呈花瓣状[1]。

2鸢尾文化2.1中国的鸢尾文化鸢尾是我国的传统花卉之一，栽培历史悠久，因它的花瓣形似鸢鸟尾巴而得名，在我国主要作为药用植物栽培，作为观赏栽培较少。

早在秦汉时期，《神农本草经》中就有记载鸢尾“主破症瘕积聚，去水，下三虫”[2]；自汉末以后，“乌园”“乌鸢”这些别名在《本草纲目》等医书也曾有记载[3]。

11.4案例分析——鸢尾花种类费希尔于1936年发表的鸢尾花（Iris）数据，被广泛用于判别分析的例子。

数据是对3种鸢尾花：刚毛鸢尾花（第一组）、变色鸢尾花（第二组）和弗吉尼亚鸢尾花（第三组），各自抽取一个容量为50的样本。

在R软件中，可以直接调用命令iris来查看数据集，每种花都有四个外观指标，部分数据如下：R软件操作安装含有Fisher判别法命令的package，即包MASSinstall.packages(“MASS”) # 安装MASS包也可以使用手动安装法安装，具体参考第零章的基本操作演示调用包library(MASS) # 调用MASS包，此时就可以调用Fisher判别了查看原始数据iris # 查看鸢尾花数据选取其中Sepal.Width和Petal.Length两个变量，绘制二维散点图，观察不同鸢尾花的分类情况plot(iris$Sepal.Width,iris$Petal.Length,col=iris$Species)画图结果部分鸢尾花的种类不能通过该两个指标区分调用Fisher判别法程序lda()，将结果命名为resultlda(Species~Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width,data=iris)构建一个新的鸢尾花数据，new <- data.frame(Sepal.Length=6.4,Sepal.Width=3.1,Petal.Length=4.7,Petal.Width=1.2)判断新的鸢尾花属于哪一类pre <- predict(result,new)pre结果为在Levels的三个分类中，这朵未知品种的花被分到versicolor类中，即变色鸢尾花。

36. 判别分析（一）基本原理判别分析，是用以判别个体所属类的一种统计方法。

其原理是根据已掌握的一批分类明确的样品，建立一个较好的判别函数，使得用该判别函数进行判别时错判事例最少，进而能用此判别函数对给定的一个新样品判别它来自哪个总体。

判别分析方法通常要给出一个判别指标（判别函数），同时还要指定一种判别规则。

一、距离判别法未知总体的样品x离哪个总体的距离最近，就判断它属于哪个总体。

1. 对于两个正态总体G1, G2距离选用马氏（Mahalanobis）距离：d2(x,G1) = (x-μ1)T∑1-1(x-μ1)d2(x,G2) = (x-μ2)T∑2-1(x-μ2)其中，μ1, μ2, ∑1, ∑2分别为总体G1, G22的均值和协差矩阵。

令W(x) = d2(x,G1) - d2(x,G2)称为判别函数，若∑1=∑2时，W(x)是线性函数，此时称为线性判别；若∑1≠∑2，W(x)是二次函数。

2. 多总体情况设有m个总体：G1, …, G m，其均值、协差阵分别为μi, ∑i. 对给定的样品x，按距离最近的准则对x进行判别归类：首先计算样品x到m个总体的马氏距离d i2(x), 然后进行比较，把x判归距离最小的那个总体，即若d h2(x) = min{ d i2(x) | i = 1,…,m}，则x∈G h.二、Fisher线性函数判别法为了方便使用，需要寻找尽量简单的判别函数，其中在Fisher 准则下的线性判别函数就是只利用总体的一、二阶矩就可求得的判别函数。

图1 Fisher线性判别分析示意图下面以两个总体为例来说明Fisher判别的思想。

设有两个总体G1、G2，其均值分别为μ1和μ2，协方差阵分别∑1和∑2，并假定∑1 = ∑2 = ∑，考虑线性组合：y = L T x。

通过寻求合适的L向量，使得来自两个总体的数据间的距离较大，而来自同一个总体数据间的差异较小。

为此，可以证明，当选L=c∑–1(μ1–μ2)，其中c ≠ 0时，所得的投影即满足要求。

[Python]基于K-NearestNeighbors[K-NN]算法的鸢尾花分类问题解决⽅案 看了原理，总觉得需要⽤具体问题实现⼀下机器学习算法的模型，才算学习深刻。

⽽写此博⽂的⽬的是，⽹上关于K-NN解决此问题的博⽂很多，但⼤都是调⽤Python⾼级库实现，尤其不利于初级学习者本⼈对模型的理解和⼯程实践能⼒的提升，也不利于Python初学者实现该模型。

本博⽂的特点： ⼀全⾯性地总结K-NN模型的特征、⽤途 ⼆基于Python的内置模块，不调⽤任何第三⽅库实现 博⽂主要分为四部分： 基本模型（便于理清概念、回顾模型） 对待解决问题的重述 模型（算法）和评价（⼀来，以便了解模型特点，为以后举⼀反三地应⽤作铺垫；⼆来，有利于以后快速复习）、 编程实现（Code）。

特别声明： 1.劳动成果开源，未经同意博主（千千寰宇：/johnnyzen），不得以任何形式转载、复制。

2.如有纰漏或者其他看法，欢迎共同探讨~零基本模型 （本部分内容，均来源于引⽤[1]，其原理讲解⼗分通俗易懂） ①K-近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称K-NN算法。

单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。

②所谓K-NN算法，即是给定⼀个训练数据集，对新的输⼊实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输⼊实例分类到这个类中。

③实例 猜猜看：有⼀个未知形状（绿⾊圆点），如何判断其是什么形状? 问题：给这个绿⾊的圆分类？ 对噪声数据过于敏感。

为了解决这个问题，我们可以把位置样本周边的多个最近样本计算在内，扩⼤参与决策的样本量，以避免个别数据直接决定决策结果。

有两类不同的样本数据，分别⽤蓝⾊的⼩正⽅形和红⾊的⼩三⾓形表⽰，⽽图正中间的那个绿⾊的圆所标⽰的数据则是待分类的数据。

[Python机器学习]鸢尾花分类机器学习应⽤1、问题简述 假设有⼀名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。

她收集了每朵鸢尾花的⼀些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘⽶。

她还有⼀些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor 或 virginica 三个品种之⼀。

对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。

我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花。

我们的⽬标是构建⼀个机器学习模型，可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进⾏学习，从⽽能够预测新鸢尾花的品种。

因为我们有已知品种的鸢尾花的测量数据，所以这是⼀个监督学习问题。

在这个问题中，我们要在多个选项中预测其中⼀个（鸢尾花的品种）。

这是⼀个分类（classifification）问题的⽰例。

可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫作类别（class）。

数据集中的每朵鸢尾花都属于三个类别之⼀，所以这是⼀个三分类问题。

2、测试代码1#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*-3# @File : Iris.py4# @Author: 赵路仓5# @Date : 2020/2/266# @Desc :7# @Contact : 398333404@89import numpy as np10import matplotlib.pyplot as plt11import pandas as pd12import mglearn13import pandas as pd14from sklearn.datasets import load_iris # 鸢尾花（Iris）数据集，这是机器学习和统计学中⼀个经典的数据集15from sklearn.model_selection import train_test_split1617 iris_dataset = load_iris() # load_iris 返回的 iris 对象是⼀个 Bunch 对象，与字典⾮常相似，⾥⾯包含键和值18print("Key or iris_dataset:\n{}".format(iris_dataset.keys())) # 打印19print(iris_dataset['DESCR'][:193] + "\n...") # DESCR 键对应的值是数据集的简要说明。

鸢尾花数据集鸢尾花数据集是非常经典的机器学习数据集之一，常用于分类算法的性能评估和比较。

本文将对鸢尾花数据集进行介绍，包括数据集的来源、结构和特征，以及一些常见的应用场景和使用方法。

1. 数据集来源：鸢尾花数据集最早由英国统计学家Ronald Fisher在1936年的一篇论文中提出，并且至今仍然被广泛应用。

该数据集采集自三种不同种类的鸢尾花（Iris setosa、Iris virginica和Iris versicolor），每种鸢尾花采集了50个样本，共计150个样本。

2. 数据集结构：鸢尾花数据集包含4个特征变量和1个目标变量。

特征变量包括花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width），目标变量为鸢尾花的种类。

每一个样本都有对应的特征值和目标值。

3. 数据集特征：鸢尾花数据集的特征变量是连续型变量，而目标变量是离散型变量。

特征变量的单位是厘米（cm），目标变量包括三个类别，分别对应三种鸢尾花的种类。

4. 数据集应用：鸢尾花数据集在机器学习领域被广泛应用于分类算法的性能评估和比较。

由于数据集的结构简单且具有明显的类别差异，使得它成为学习和理解分类算法的理想选择。

5. 数据集使用方法：鸢尾花数据集可以通过多种机器学习工具和编程语言进行使用和分析。

例如，可以使用Python中的scikit-learn库加载数据集，并进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤。

以下是一个使用Python和scikit-learn库加载鸢尾花数据集的示例代码：```from sklearn.datasets import load_iris# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 查看数据集的特征变量和目标变量X = iris.data # 特征变量y = iris.target # 目标变量# 打印数据集的特征名称feature_names = iris.feature_namesprint("特征名称：", feature_names)# 打印数据集的目标类别target_names = iris.target_namesprint("目标类别：", target_names)# 打印数据集的样本数量n_samples = len(X)print("样本数量：", n_samples)# 打印数据集的特征维度n_features = X.shape[1]print("特征维度：", n_features)```通过以上代码，我们可以加载鸢尾花数据集，并获取数据集的特征变量、目标变量、特征名称、目标类别、样本数量和特征维度等信息。