iris数据集绘图
《用Python玩转数据》之iris数据集绘图
任务：利用“6.1扩展：Scikit-learn经典机器学习经典入门小项目开发”中介绍的鸢尾花iris 数据集中的某两个特征（例如萼片长度和花瓣长度）绘制散点图，绘制结果如下图所示。
【参考程序见下一页】
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Iris_data plot
@author: Dazhuang
"""
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
iris = datasets.load_iris() # 载入数据
print(iris.data) # 输出数据
print(iris.data.shape) # 输出数据形状
print(iris.target) # 输出数据标签
X = [item[0] for item in iris.data] # 获取萼片长度
Y = [item[2] for item in iris.data] # 获取花瓣长度
# 前50个山鸢尾样本
plt.scatter(X[:50], Y[:50], color = 'red', marker = 'o', label = 'setosa')
# 中间50个变色鸢尾样本
plt.scatter(X[50:100], Y[50:100], color = 'green', marker = '*', label = 'versicolor') # 后50个弗吉尼亚鸢尾样本
plt.scatter(X[100:], Y[100:], color = 'blue', marker = 'D', label = 'virginica')
plt.legend(loc = 'best')
模式识别-贝叶斯统计-iris数据集
IRIS数据集下基于最小错误率和最小风险的贝叶斯决策的实验与分析 贺翔 3115370035 硕5101
1.问题描述 1.1 Iris 数据集 Iris 数据集包含3类4维样本,分别标为1, 2, 3。其中, 每类样本数目为50, 且服从正态分布，每个数据样本有4个特征向量，分别代表萼片长度, 萼片宽度, 花瓣长度和花瓣宽度。 1.2要求 假设Iris 数据是正态分布的，要求考虑各种实验可能性（分组数量、分组策略、先验概率等），用样本对多维正态密度函数进行参数估计（均值向量和协方差矩阵），最后对3类Iris 两两分类。 2.原理描述 2.1贝叶斯公式 已知共有M 类别M i i ,2,1,=ω，统计分布为正态分布，已知先验概率)(i P ω及条件概率密度函数)|(i X P ω，对于待测样品，贝叶斯公式可以计算出该样品分属各类别的概率，即后验概率。贝叶斯公式为 M i P X P P X P X P M j j j i i i ,2,1,)()|() ()|()|(1==∑=ωωωωω 因此给定一个未知类别的数据样本X ，贝叶斯分类法将预测X 属于具有最高后验概率的类。故此问题的数学描述为：多元正态概率模型下的贝叶斯分类。
2.2参数估计 其中，条件概率密度函数)|(i X P ω为正态密度函数，用大量样本对其中未知参数进行估计，多维正态密度函数为 )]()(21exp[)2(1)(12/12/μμπ---=-X S X S X P T n 式中，),,(21n x x x X =为n 维向量； ),,(21n μμμμ =为n 维均值向量； ]))([(T X X E S μμ--=为n 维协方差矩阵； 1-S 是S 的逆矩阵； S 是S 的行列式。 大多数情况下，条件密度可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。 )]}()(21exp[)2(1 ln{)|()(1)(2/12/i i X X S X X S X P i T i n i ωωπω---=- i i T S n X X S X X i i ln 212ln 2)()(21)(1)(-----=-πωω )(i X ω为i ω类的均值向量。 2.3先验概率 设数据集样本有d 个属性，因此可用一个d 维列向量12[,,...,]T d x x x x =来表示。同时假定有c 个类12,,...c ωωω。如果类的先验概率未知，则可以假定这些类是等概率的，即 12()()...()c P P P ωωω===，且()i i S P S ω= 其中，i S 是类i ω中的训练样本数，而S 是训练样本总数。 2.4贝叶斯决策
《SAS数据分析范例》(SAS数据集)
《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)
利用IRIS软件进行数据报的传输分析
实验四、利用IRIS软件进行数据报的传输分析 一、实验目的 1.掌握如何利用协议分析工具分析IP数据报报文格式，体会数据报发送、转发的过程。在学习的过程中可以直观地看到数据的具体传输过程。 2.通过分析截获TCP报文首部信息，理解首部中的序号、确认号等字段是TCP可靠连接的基础。 3.通过分析TCP连接的三次握手建立和释放过程，理解TCP连接建立和释放机制。 二、实验内容和要求 1)学习协议分析工具IRIS的基本使用方法； 2)利用IRIS进行IP数据报报文的抓取； 3)对抓取到的数据报文进行分析，体会数据报发送、转发的过程。 三、实验（设计）仪器设备和材料 1．计算机及操作系统：PC机，Windows； 2．网络环境：可以访问互联网； 四、实验方法、步骤及结构测试 1、测试例子：将1号机计算机中的一个文件通过FTP下载到208号机中。 2、IRIS的设置。 由于IRIS具有网络监听的功能，如果网络环境中还有其它的机器将抓很多别的数据包，这样为学习带来诸多不便，为了看清楚上述例子的传输过程首先将IRIS设置为只抓208号机和1号机之间的数据包。设置过程如下： 1)用热键CTRL+B弹出如图所示的地址表，在表中填写机器的IP地址，为了对抓的包看得更清楚不要添主机的名字（name）,设置好后关闭此窗口。 图2-1 2）用热键CTRL+E弹出如图所示过滤设置，选择左栏“IP address”，右栏按下图将address book 中的地址拽到下面，设置好后确定，这样就这抓这两台计算机之间的包。
图2-2 3、抓包 按下IRIS工具栏中开始按钮。在浏览器中输入：FTP://192.168.113.1，找到要下载的文件，鼠标右键该文件，在弹出的菜单中选择“复制到文件夹”开始下载，下载完后在IRIS工具栏中按按钮停止抓包。下面我们将详细分析这个过程。 说明：为了能抓到ARP协议的包，在WINDOWS 2000 中运行arp –d 清除arp缓存。 用iris捕获的包来分析一下TCP/IP的工作过程，为了更清晰的解释数据传送的过程，我们按传输的不同阶段抓了四组数据，分别是1查找服务器、2建立连接、3数据传输和4终止连接（实验二完成第一组数据的分析）。每组数据，按下面三步进行解释： 显示数据包 解释该数据包 按层分析该包的头信息 4、查找服务器抓包分析 1）下图显示的是1、2行的数据 图 2-3 2）解释数据包 这两行数据就是查找服务器及服务器应答的过程。 在第1行中，源端主机的MAC地址是00:50:FC:22:C7:BE。目的端主机的MAC地址是
数据挖掘导论Iris KDD分析(DOC)
` 题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升 学生学号201413030119 指导教师 实习地点成都理工大学 实习成绩 二〇一六年 9月
iris数据集的KDD实验 第1章、实验目的及内容 1.1 实习目的 知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。 KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。 1.2 算法的核心思想 作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤. Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文
基于isodata算法的Iris数据分类
一．实验目的 通过对Iris data 采用Isodata 算法进行聚类，掌握Isodata 算法的原理以及具体实施步骤。 二．实验原理 C 均值算法比较简单，但它的自我调整能力也比较差。这主要表现在类别数不能改变，受代表点初始选择的影响也比较大。ISODATA 算法的功能与C 均值算法相比，在下列几方面有改进。 1.考虑了类别的合并与分裂，因而有了自我调整类别数的能力。合并主要发生在某一类内样本个数太少的情况，或两类聚类中心之间距离太小的情况。为此设有最小类内样本数限制N θ，以及类间中心距离参数C θ。若出现两类聚类中心距离小于C θ的情况，可考虑将此两类合并。 分裂则主要发生在某一类别的某分量出现类内方差过大的现象，因而宜分裂成两个类别，以维持合理的类内方差。给出一个对类内分量方差的限制参数S θ，用以决定是否需要将某一类分裂成两类。 2.由于算法有自我调整的能力，因而需要设置若干个控制用参数，如聚类数期望值K ，每次迭代允许合并的最大聚类对数L 、及允许迭代次数I 等。 下面我们将ISODATA 算法的步骤列出： 步骤1(确定控制参数及设置代表点) 需确定的控制参数为，聚类期望数K ，一个聚类中的最少样本数N θ，标准偏差控制参数，用于控制分裂S θ，类间距离控制参数，用于控制合并C θ，每次迭代允许合并的最大聚类对数L ，允许迭代的次数I 。设初始聚类数为c 及聚类中心,1,2...,i m i c =。 步骤2(分类) 对所有样本，按给定的c 个聚类中心，以最小距离进行分类，即若 步骤3(撤消类内样本数过小类别) 若有任何一个类j Γ，其样本数j N N θ<，则舍去j Γ，令1c c =-，将j Γ原样本分配至其它类； 步骤4(更新均值向量) 按现有样本分类结果，调整均值参数 步骤5(计算类内平均距离) 每类中各样本离开均值的平均距离
iris数据集的贝叶斯分类
IRIS 数据集的Bayes 分类实验 一、 实验原理 1) 概述 模式识别中的分类问题是根据对象特征的观察值将对象分到某个类别中去。统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一，它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。 贝叶斯（Bayes ）决策理论方法是统计模式识别的一个基本方法，用这个方法进行分类时需要具备以下条件： 各类别总体的分布情况是已知的。 要决策分类的类别数是一定的。 其基本思想是：以Bayes 公式为基础，利用测量到的对象特征配合必要的先验信息，求出各种可能决策情况（分类情况）的后验概率，选取后验概率最大的,或者决策风险最小的决策方式(分类方式)作为决策（分类）的结果。也就是说选取最有可能使得对象具有现在所测得特性的那种假设，作为判别的结果。 常用的Bayes 判别决策准则有最大后验概率准则（MAP ），极大似然比准则（ML ），最小风险Bayes 准则，Neyman-Pearson 准则（N-P ）等。 2) 分类器的设计 对于一个一般的c 类分类问题，其分类空间： {}c w w w ,,,21 =Ω 表特性的向量为： ()T d x x x x ,,,21 = 其判别函数有以下几种等价形式： a) ()()i j i w w i j c j w w x w P x w P ∈→≠=∈→>，且，,,2,11 ， b) ()()() ()i j j i w w i j c j w P w x p w P w x p ∈→≠=>，且，,,2,1i c) ()() () ()()i i j j i w w i j c j w P w P w x p w x p x l ∈→≠=>=，且，,,2,1 d) ()()() ()i j j i i w w i j c j w P w x np w P w x p ∈→≠=+>+，且，,,2,1ln ln ln 3) IRIS 数据分类实验的设计
数据挖掘WEKA报告bezdekIris
第一部分概述 1.数据挖掘目的：根据已有的数据信息，寻找出鸢尾的属性之间存在怎样的关联规则。 2.数据源：UCI提供的150个实例，每个实例有5个属性。 3.数据集的属性信息： (1). sepal length in cm 萼片长度（单位：厘米）（数值型） (2). sepal width in cm 萼片宽度（单位：厘米）（数值型） (3). petal length in cm 花瓣长度（单位：厘米）（数值型） (4). petal width in cm 花瓣宽度（单位：厘米）（数值型） (5). class: 类型（分类型），取值如下 -- Iris Setosa 山鸢尾 -- Iris V ersicolor 变色鸢尾 -- Iris Virginica 维吉尼亚鸢尾 4.试验中我们采用bezdekIris.data数据集，对比UCI发布的iris.data数据集（08-Mar-1993）和bezdekIris.data数据集（14-Dec-1999），可知前者的第35个实例4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa和第38个实例4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa，后者相应的修改为：4.9,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa和4.9,3.1,1.4,0.1,Iris-setosa。 第二部分将UCI提供的数据转化为标准的ARFF数据集 1. 将数据集处理为标准的数据集，对于原始数据，我们将其拷贝保存到TXT文档，采用UltraEdit工具打开，为其添加属性信息。如图： 2.（1）将bezdekIris.txt文件导入Microsoft Office Excel（导入时，文本类型选择文本文件），如图：
Iris数据集
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa 4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa 4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa 4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa 5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa 5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa 5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa 5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa 5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa 5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa 5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa 5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa 4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa 5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa 4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa 5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa 5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa 5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa 5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa 4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa 5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa 5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa 5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa 5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa 5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa 4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa 4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa
iris数据集下的朴素贝叶斯
数据挖掘 (计科一班——杨平——1025115034） 题目：iris 数据集下的朴素贝叶斯实现 一．问题描述： Iris 数据集是在分类和模式识别研究中常用的基准数据。它是根据花瓣和萼片的长度和宽度来对Iris 进行分类。Iris 数据集包含3类4维样本,分别标为1, 2, 3。其中, 每类样本数目为50, 且服从正态分布，每个数据样本有4个特征向量，分别代表萼片长度, 萼片宽度, 花瓣长度和花瓣宽度。 分类是利用预定的已分类数据集构造出一个分类函数或分类模型(也称作分类器)，并利用该模型把未分类数据映射到某一给定类别中的过程。 原理描述： 贝叶斯公式1(|)()(|)max () m i i i j P X P P X P X ωωω==的实质是通过观察样本将状态的先验概率转化为状态的后验概率，给定一个未知类别的数据样本X ，贝叶斯分类法将预测X 属于具有最高后验概率的类。本问题可以数学描述为多元正态概率型下的最小错误率贝叶斯分类。 1）先验概率 设数据库表有d 个属性，因此，可以用一个d 维列向量12[,,...,]T d x x x x =来表示。同时，假定有c 个类12,,...c ωωω。如果类的先验概率未知，则可以假定这些类是等概率的，即 12()()...()c P P P ωωω===，且()i i S P S ω= 其中，i S 是类i ω中的训练样本数，而S 是训练样本总数。
2）参数估计 对于多变量正态分布，估计其均值和方差： 11?N k k x N μ==∑ 11??()()N T k k k N x x μμ==--∑∑ 其中，k x 为多元正态分布总体中第K 个抽样，是d 维向量，?μ 是均值向量μ的最大似然估计，∑是协方差矩阵的最大似然估计。 二．利用python 调用matlab 函数，实现联合开发 .m 文件见于附录 下面是python 调用matlab 方法实现 from win32com.client import Dispatch h = Dispatch("Matlab.application")#启动MATLAB 自动化服务器 h.execute("Iris_import.m") h.execute("compare3.m") 三.附录 (1）. “compare3.m ”文件 function max=compare3(a,b,c) max=a; if maxIris数据判别分析
Iris数据判别分析 一、提出问题 R.A.Fisher在1936年发表的Iris数据中，研究某植物的萼片长、宽及花瓣长、宽。x1：萼片长，x2：萼片宽，x3：花瓣长，x4：花瓣宽。取自3个种类G1，G2，G3，每个种类50个样品，共150个样品。数据如下表所示。
（1）进行Bayes判别，并用回代法与交叉确认法判别结果；（2）计算每个样品属于每一类的后验概率； （3）进行逐步判别，并用回代法与交叉确认法验证判别结果。 二、判别分析 用距离判别法，假定总体G1，G2，G3的协方差矩阵= 1 = 2 = 3 。计算各个总 体之间的马氏平方距离d2(G i,G j)形成的矩阵，其中 d ij2=d2G i,G j=(x i?x(j))T S?1(x(i)?x(j))
线性判别函数是 W1x=2.364x1+1.834x2?1.524x3?1.521x4?78.767 W2x=1.510x1+0.558x2+0.665x3+0.419x4?70.541 W3x=1.167x1+0.320x2+1.417x3+1.747x4?101.501 2.1 Bayes判别 假定= 1 = 2 = 3 。先验概率按比例分配，即 p1=p2=p3= 50 150 = 1 3 求得的线性判别函数W1x，W2x，W3(x)中关于变量x1~x4的系数以及常数项均与上面结果相同。 广义平方距离函数 d j2x= x?x j T S j?1 x?x j?2ln p j，j=1,2,3 后验概率 P G j x = exp ?0.5d j2x exp ?0.5d i2x 3 i=1 ，j=1,2,3 以下是SPSS软件判别分析结果。 分析觀察值處理摘要 未加權的觀察值N 百分比 有效150 100.0 已排除遺漏或超出範圍群組代碼0 .0 至少一個遺漏區別變數0 .0 遺漏或超出範圍群組代碼及 至少一個遺漏區別變數 0 .0 總計0 .0 總計150 100.0
数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训
https://www.sodocs.net/doc/ab4837690.html, 数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训 数据科学的常用数据集推荐。以下是光环大数据培训整理编译的17个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1.Iris数据集 在模式识别文献中，Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有4列150行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2.泰坦尼克数据集 泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。通过对类别、数字、文本等数据的结合，你能从该数据集中总结出最疯狂的想法。该数据集更重视分类问题，共有12列891行。 典型问题：预测泰坦尼克号上生还的幸存者人数。 3.贷款预测数据集 在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。与泰坦尼克数据集相同，它也是
https://www.sodocs.net/doc/ab4837690.html, 一个分类问题，该数据集共有13列615行。 典型问题：预测贷款申请能否得到批准。 4.大市场销售数据集 零售业也是数据分析技术的重度使用者之一，它们可以利用分析数据来优化整个商业流程。利用数据科学技术，管理人员可以准确的完成产品分配、库存管理、供货和打包等复杂流程。这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。该数据集共有12列8523行。 典型问题：预测销售情况。 5.波士顿数据集 该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。该数据集共有14列8506行。因此，即使你手上的笔记本电脑性能较弱也能Hold住该数据集。 典型问题：预测房屋售价的中间值。 进阶级别 1.人类活动识别 该数据集是由30个受试人智能手机内置的传感器收集的。许多机器学习课程中该数据集是学生联手的重要助手。该数据集属于多标记分类问题，共有561列10299行。
Iris数据的结果分类
Iris 数据的结果分类 摘 要 本文主要讨论了用快速聚类法对R.A.Fisher 的Iris 数据分类的问题。 针对问题一，由样本数目较大且已知分类数目为3,用快速聚类法并用欧式距离对样本分类。通过SAS 软件快速聚类得到样本分类（见文中表1）。根据分类表得到这三类各观测值的取值范围，结合每一类的聚点得到结论如下：相比第2、3两类，第1类属于萼片短、萼片较宽、花瓣短、花瓣窄的植物；相比第1、3两类，第2类为萼片长、萼片较宽、花瓣长、花瓣宽的植物；相比第1、2两类，第3类是萼片较长、萼片较宽、萼片较长、花瓣较宽的植物，最后通过聚类的均值及标准差分析检验分类的合理性。 针对问题二，用快速聚类法并用绝对距离对样本分类。通过SAS 软件快速聚类得到样本分类（见文中表6）。根据分类表得到这三类各观测值的取值范围，结合每一类的聚点得到结论如下：相比第2、3两类，第1类属于萼片短、萼片较宽、花瓣短、花瓣窄的植物；相比第1、3两类，第2类为萼片长、萼片较宽、花瓣长、花瓣宽的植物；相比第1、2两类，第3类是萼片较长、萼片较宽、萼片较长、花瓣较宽的植物，最后通过聚类与最终聚点的均值绝对值离差分析检验分类的合理性 针对问题三，用快速聚类法并用m L 距离（ 1.5m =）对样本分类。通过SAS 软件快速聚类得到样本分类（见文中表11）。根据分类表得到这三类各观测值的取值范围，结合每一类的聚点得到结论如下：相比第2、3两类，第1类属于萼片短、萼片较宽、花瓣短、花瓣窄的植物；相比第1、3两类，第2类为萼片长、萼片较宽、花瓣长、花瓣宽的植物；相比第1、2两类，第3类是萼片较长、萼片较宽、萼片较长、花瓣较宽的植物，最后通过聚类与最终聚点的均幂根离差分析检验分类的合理性。 聚类分析，是研究分类问题的一种多元统计方法，被广泛应用在经济、社会、人口等诸多方面。 关键词 快速聚类分析；欧氏距离；绝对距离；()5.1=m L m 距离
模式识别Iris_Bayes
模式识别Iris数据分类
一、实验简述 Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个样本，分为3类，3类分别为setosa，versicolor，virginica，每类50个样本，每个样本包含4个属性，这些属性变量测量植物的花朵，像萼片和花瓣长度等。本实验通过贝叶斯判别原理对三类样本进行两两分类。假设样本的分布服从正态分布。 二、实验原理 1、贝叶斯判别原理 首先讨论两类情况。用ω1，ω2表示样本所属类别，假设先验概率P(ω1),P(ω2)已知。这个假设是合理的，因为如果先验概率未知，可以从训练特征向量中估算出来。如果N是训练样本的总数，其中有N1，N2个样本分别属于ω1，ω2，则相应的先验概率为P(ω1)=N1/N, P(ω2)=N2/N。 另外，假设类条件概率密度函数P(x|ωi),i=1,2,…,n,是已知的 参数，用来描述每一类特征向量的分布情况。如果类条件概率密度函数是未知的，则可以从训练数据集中估算出来。概率密度函数P(x| ωi)也指相对也x的ωi的似然函数。特征向量假定为k维空间中的任何值，密度函数P(x|ωi)就变成的概率，可以表示为P(x|ωi)。 P(ωi|x) = P(x|ωi)P(ωi)/P(x)
贝叶斯的分类规则最大后验概率准则可以描述为： 如果P(ω1|x)/P(ω2|x) > P(ω2) / P(ω1),则x 属于ω1类， 如果P(ω2|x)/P(ω1|x) > P(ω1) / P(ω2),则x 属于ω2类。 2、多元正态分布 多变量正态分布也称为多变量高斯分布。它是单维正态分布向多维的推广。用特征向量X=[x 1, x 2,…, x n ]T 来表示多个变量。N 维特征向量的正态分布用下式表示： P(x) = 1 （2π） N /2 |Σ|1/2 exp ?(?1 2 (x ?u)T Σ?1 (x ?u)) 其中Σ表示协方差矩阵，|Σ|表示协方差矩阵的行列式，u 为多元正态分布的均值。 三、实验过程 1、从样本集中抽取不同数目的样本建立正态模型，将其余的样本作为测试集，测试模型的性能。ω1表示setosa 类，ω2表示versicolor 类，ω3表示virginica 类。该阶段假定三类样本的先验概率P(ω1)， P(ω2),P(ω3)相等，即给定测试样本特征向量x ，条件概率P(ω1|x)， P(ω2|x)，P(ω3|x)中最大值表示特征值所属类别。 (1)从每一类中随机抽取7个样本建立正态模型，43个作为测试样本，得到的实验结果如下：
IRIS局部放电在线监测系统测量原理与技术
IRIS局部放电在线监测系统测量原理与技术 北京华科同安监控技术有限公司
目录 第一章局部放电基础理论 (2) 1.1局部放电定义 (2) 1.2局部放电和绝缘故障 (2) 1.3局部放电产生原因 (2) 1.4物理特性 (3) 1.4.1脉冲特性 (3) 1.4.2信号传输途径 (4) 1.4.3局部放电极性 (4) 第二章局部放电监测技术 (5) 2.1系统构成 (5) 2.2电容传感器 (5) 2.2.1电容传感器工作原理 (5) 2.2.2电容传感器电参数 (6) 2.3测量仪HydroTrac、BusTrac (7) 2.4定向测量技术 (7) 2.5定时测量技术 (8) 3.1二维图 (9) 3.2术语 (9) 3.3局部放电与定子绝缘故障对应关系 (10) 3.4趋势分析 (11) 3.5同类机组数据比较 (11) 3.6影响局部放电的因素 (11) 3.6.1定子电压 (11) 3.6.2负荷影响 (12) 3.6.3温度影响 (12) 3.6.4氢压影响 (12) 3.6.5湿度影响 (12)
第一章局部放电基础理论 1.1局部放电定义 局部放电是绝缘介质在足够强的电场作用下局部范围内发生的放电。局部放电可能发生在固体绝缘的空穴中、液体绝缘的气泡中、具有不同特性的绝缘层之间，以及金属（或半导电）电极的尖锐边缘处。由于气体的击穿场强比固体介质低得多，气体中的电场又比固体介质中高，因此往往在气隙的部位产生局部放电。 1.2局部放电和绝缘故障 发电机定子绝缘的受多种故障因素作用，如电气因素、热因素、机械因素、环境因素。这些故障都和局部放电有密切关系。通过监测局部放电可以有效地掌握定子的绝缘状况。 局部放电会造成局部的环氧(树脂)损害。由于绝缘中有云母存在，它对绝缘的破坏是一个缓慢的过程。 1.3局部放电产生原因 局部放电产生的条件之一是电压，第二是有充满空气的气隙或者气泡。当气隙中的电场强度达到电击穿强度时，气体被电离，从而有电流通过，造成局部导通。 发电机定子线棒的局部放电主要发生在绝缘内部、绝缘与铜接触部分或者线棒表面。
用K近邻法实现对Iris数据分类
西安电子科技大学题目：用K近邻法实现对Iris数据分类
Experiment 2 You are offered the iris dataset of the UCI dataset. Cluster the data to three categories. Then compare the result with the correct one in iris dataset and compute the classification accuracy. Experimental procedure load iris.mat; a=data(1:20,1:4);%取第一类数据的前20组 aa=data(21:50,1:4); b=data(51:70,1:4);%取第二类数据的前20组 bb=data(71:100,1:4); c=data(101:120,1:4);%取第三类数据的前20组 cc=data(121:150,1:4); train_sample=cat(1,a,b,c);%拼接成包含60组数据的样本集 test_sample=cat(1,aa,bb,cc); k=11;%11近邻法 cha=zeros(1,60);sum=0; [i,j]=size(train_sample);%i=60,j=4 [u,v]=size(test_sample);%u=90,v=4 for x=1:u for y=1:i result=sqrt((test_sample(x,1)-train_sample(y,1))^2+(test_sample(x ,2)-train_sample(y,2))^2+(test_sample(x,3)-train_sample(y,3))^2+( test_sample(x,4)-train_sample(y,4))^2); cha(1,y)=result; end; [z,Ind]=sort(cha);%Ind用来存储排序前在cha中的下标 m1=0; m2=0; m3=0; for n=1:k if Ind(1,n)<=20 m1=m1+1; elseif Ind(1,n)>20&&Ind(1,n)<=40 m2=m2+1; else m3=m3+1; end end if m1>=m2&&m1>=m3
iris数据集绘图
《用Python玩转数据》之iris数据集绘图 任务：利用“6.1扩展：Scikit-learn经典机器学习经典入门小项目开发”中介绍的鸢尾花iris 数据集中的某两个特征（例如萼片长度和花瓣长度）绘制散点图，绘制结果如下图所示。 【参考程序见下一页】
# -*- coding: utf-8 -*- """ Iris_data plot @author: Dazhuang """ from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt iris = datasets.load_iris() # 载入数据 print(iris.data) # 输出数据 print(iris.data.shape) # 输出数据形状 print(iris.target) # 输出数据标签 X = [item[0] for item in iris.data] # 获取萼片长度 Y = [item[2] for item in iris.data] # 获取花瓣长度 # 前50个山鸢尾样本 plt.scatter(X[:50], Y[:50], color = 'red', marker = 'o', label = 'setosa') # 中间50个变色鸢尾样本 plt.scatter(X[50:100], Y[50:100], color = 'green', marker = '*', label = 'versicolor') # 后50个弗吉尼亚鸢尾样本 plt.scatter(X[100:], Y[100:], color = 'blue', marker = 'D', label = 'virginica') plt.legend(loc = 'best')
Iris数据分类实验报告
一．实验目的 通过对Iris 数据进行测试分析，了解正态分布的监督参数估计方法，并利用最大似然估计对3类数据分别进行参数估计。在得到估计参数的基础下，了解贝叶斯决策理论，并利用基于最小错误率的贝叶斯决策对3类数据两两进行分类。 二．实验原理 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。实验中所用的数据集已经分为三类，第一组为山鸢尾数据，第二组为变色鸢尾数据，第三组为维吉尼亚鸢尾数据。 1.参数估计 不同亚属的鸢尾花数据的4个特征组成的4维特征向量1234(,,,)T x x x x x =服从于不同的4维正态分布。 以第一组为例，该类下的数据的特征向量1234(,,,)T x x x x x =服从于4维均值列向量 1μ，44?维协方差矩阵1∑的4元正态分布。其概率密度函数为如下： 111112 2 1 11 ()exp(()())2 (2) T d p x x x μμπ-= --∑-∑ 参数估计既是对获得的该类下的山鸢尾数据样本，通过最大似然估计获得均值向量1μ，以及协方差矩阵1∑。对于多元正态分布，其最大似然估计公式如下： 111N k k x N μ∧ ==∑ 1111 1()()N T k k k x x N μμ∧∧∧=∑=--∑ 其中N 为样本个数，本实验中样本个数选为15，由此公式，完成参数估计。得到山鸢尾类 别的条件概率密度 1111112 2 1 11 ()exp(()())2 (2) T d p x x x ωμμπ-= --∑-∑ 同理可得变色鸢尾类别的条件概率密度2()p x ω，以及维吉尼亚鸢尾类别的条件概率密度 3()p x ω 2.基于最小错误率的贝叶斯决策的两两分类 在以分为3类的数据中各取15个样本，进行参数估计，分别得到3类的类条件概率密度。以第一组和第二组数据为例，对这两组数据进行分类。因为两类的训练样本均为15个，且两类花在自然界所占比例近似，所以两类的状态先验概率1()P ω，2()P ω均设为0.5。且由上一步参数估计已经得到两类的类条件概率密度1()p x ω，2()p x ω。利用贝叶斯公式
二分K均值聚类算法在Iris上的测试
2015 —2016 学年第 1 学期 硕士研究生多媒体信息处理技术课程设计 年级与专业计算机应用技术学号1120150620姓名蒲朝仪 二分K均值聚类算法在Iris上的测试
目录 一、问题背景 (1) 二、解决思路 (2) （1）K均值算法思想 (2) （2）二分K均值算法 (2) 三、实验结果 (3) （1）数据集 (3) （2）实验结果 (5) 四、观察分析 (7) 参考文献 (8) 附录 (9) 附录1 实验数据汇总结果展示 (9) 附录2 二分K均值算法功能实现主要代码 (11)
一、问题背景 目前，对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域，如模式识别，图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题己经成为众多学者的研究热题之一[1]。聚类和分类的区别在于，聚类没有任何先验知识可循，要通过数据自身的特点，将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类，并确定一个区域，在区域中对象的密度高于其他区域中的密度”[2]。 聚类方法有很多种，其中最简单的形式便是划分式聚类，划分式聚类试图将给定的数据集合分割成不相交的子集，使具体的聚类准则是最优的。实际中应用最广泛的准则是聚类误差平方和准则，即对于每一个点都计算它到相应的聚类中心点的平方距离，并对数据集合上的所有点的距离进行求和。一种最流行的基于最小聚类误差平法和的聚类方法是K-均值算法。K-均值算法是一种基于划分的聚类算法，它通过不断的迭代来进行聚类，当算法收敛到一个结束条件时就终止迭代过程，输出聚类结果。由于其算法思想简便，又容易实现对大规模数据的聚类，因此K-均值算法己成为一种最常用的聚类算法之一[3]。K-均值算法能找到关于聚类误差的局部的最优解，是一个能应用在许多聚类问题上的快速迭代算法。它是一种以点为基础的聚类算法，以随机选取的初始点为聚类中心，迭代地改变聚类中心来使聚类误差最小化。 K-均值算法由于其聚类过程简单，易于实现，因此已经成为当前最常用的聚类算法之一。但是K-均值的算法的聚类结果容易受到初始聚类中心点的选取的影响，不稳定，且容易受到数据中的噪声点、离群点的影响[4]。并且在K-均值方法的迭代过程中由于初值的选取就有随机性就会导致聚类容易陷入局部最优，而找不到全局最优。K-均值缺点详细介绍如下： 第一，K-均值算法中的K值必须由用户输入，在算法的流程图中我们可以看出，K-值是必须是一个用户最先确定的参数。K-均值方法必须在K-值已知的前提下才能进行聚类。但是在一些实际问题的求解过程中，自然簇的个数K是没有事先给出的，通常是用户所不知道的。 第二，K-均值聚类算法对于噪声和离群点数据非常敏感，聚类结果很容易受
机器学习_Iris Data Set(iris数据集)
Iris Data Set(iris数据集) 数据摘要： Famous database; from Fisher, 1936 中文关键词： 机器学习,iris,分类,多变量,UCI, 英文关键词： Machine Learning,iris,Classification,MultiVarite,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data is used for classification. 数据详细介绍： Iris Data Set Abstract: Famous database; from Fisher, 1936
Source: Creator: R.A. Fisher Donor: Michael Marshall (MARSHALL%PLU '@' https://www.sodocs.net/doc/ab4837690.html,) Data Set Information: This is perhaps the best known database to be found in the pattern recognition literature. Fisher's paper is a classic in the field and is referenced frequently to this day. (See Duda & Hart, for example.) The data set contains 3 classes of 50 instances each, where each class refers to a type of iris plant. One class is linearly separable from the other 2; the latter are NOT linearly separable from each other. Predicted attribute: class of iris plant. This is an exceedingly simple domain. This data differs from the data presented in Fishers article (identified by Steve Chadwick, spchadwick '@' https://www.sodocs.net/doc/ab4837690.html, ). The 35th sample should be: 4.9,3.1,1.5,0.2,"Iris-setosa" where the error is in the fourth feature. The 38th sample: 4.9,3.6,1.4,0.1,"Iris-setosa" where the errors are in the second and third features. Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width in cm 3. petal length in cm 4. petal width in cm 5. class: -- Iris Setosa -- Iris Versicolour -- Iris Virginica Relevant Papers: Fisher,R.A. "The use of multiple measurements in taxonomic problems" Annual Eugenics, 7, Part II, 179-188 (1936); also in "Contributions to Mathematical Statistics" (John Wiley, NY,
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