鸢尾花价格多少

鸢尾花是多年生草本花卉，冬季地面部分枯萎，种根进入泥土休眠，翌年春季几场雨水过后，就会长出鲜嫩的叶芽。我基地常年供应优质大花鸢尾，品质优良，价格低廉，货源充足稳定。另有金娃娃萱草、金边麦冬草、玉簪、红花草、中叶麦冬草、玉龙草、一串红、羽衣甘蓝等等多种草花。

水生鸢尾花市场售价0.3——1元一棵，比较低价，量大优惠2分钱一棵。鸢尾花又叫鸢尾，俗称蝴蝶兰，开花蓝色，异常美丽。鸢尾花多少钱一棵，高度35公分以上，生长健康旺盛，品相良好，栽植后既有较好的观赏效果。

采购园林绿化苗木，要选对地方，哪里价格便宜，哪里货源质量好，哪里运费便宜，这些都是涉及到运营成本的重要因素。我基地成立多年来，一直本着薄利多销，广济客源的原则。如今的网络时代，价格已经完全透明化，行业已经告别了丰厚利润的时代，所有价格都心知肚明。

决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 一. 分类及决策树介绍 1.分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。 这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样当一封信的邮件到来，就可以自动把邮件分到“垃圾”和“不是垃圾”这两个我们人工设定的分类的其中一个。 分类学习主要过程如下： （1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集（起积极作用，不垃圾邮件），还是负向数据集（起抑制作用，垃圾邮件）； （2）然后需要对数据集进行学习训练，并构建一个训练的模型；

（3）通过该模型对预测数据集进预测，并计算其结果的性能。 2.决策树（decision tree） 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，决策树模型常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括：分类及回归树（Classification And Regression Tree，CART），ID3 (Iterative Dichotomiser 3)，C4.5，Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest），多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine，GBM）。 决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 示例1： 下面举两个例子，参考下面文章，强烈推荐大家阅读，尤其是决策树原理。 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) - leoo2sk 这个也是我上课讲述的例子，引用上面文章的。通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑。

鸢尾花分析

何晓群《多元统计分析》第三版（2012）数据下载 第2章 [例2-1] 1999年财政部、国家经贸委、人事部和国家计委联合发布了《国有资本金效绩评价规则》。其中，对竞争性工商企业的评价指标体系包括下面八大基本指标：净资产收益率、总资产报酬率、总资产周转率、流动资产周转率、资产负债率、已获利息倍数、销售增长率和资本积累率。下面我们借助于这一指标体系对我国上市公司的运营情况进行分析，以下数据为35家上市公司2008年年报数据，这35家上市公司分别来自于电力、煤气及水的生产和供应业，房地行业，信息技术业，在后面各章中也经常以该数据为例进行分析。

习题3.今选取内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、宁夏、新疆、甘肃和青海等9个内陆边远省份。选取人均GDP、第三产业比重、人均消费支出、人口自然增长率及文盲半文盲人口占15岁以上人口的比例等五项能够较好的说明各地区社会经济发展水平的指标。验证一下边远及少数民族聚居区的社会经济水平与全国平均水平有无显著差异。

数据来源：《中国统计年鉴》（1998）。 5项指标的全国平均水平 μ0=（6212.01 32.87 2972 9.5 15.78）/ 第3章 例3-1 若我们需要将下列11户城镇居民按户主个人的收入进行分类，对每户作了如下的统计，结果列于表3-1。在表中，“标准工资收入”、“职工奖金”、“职工津贴”、“性别”、“就业身份”等称为指标，每户称为样品。若对户主进行分类，还可以采用其他指标，如“子女个数”、“政治面貌”等，指标如何选择取决于聚类的目的。 表3-1 某市2001年城镇居民户主个人收入数据 X1 职工标准工资收入 X5 单位得到的其他收入 X2 职工奖金收入 X6 其他收入 X3 职工津贴收入 X7 性别 X4 其他工资性收入 X8 就业身份 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 540.00 0.0 0.0 0.0 0.0 6.00 男国有1137.00 125.00 96.00 0.0 109.00 812.00 女集体1236.00 300.00 270.00 0.0 102.00 318.00 女国有1008.00 0.0 96.00 0.0 86.0 246.00 男集体1723.00 419.00 400.00 0.0 122.00 312.00 男国有1080.00 569.00 147.00 156.00 210.00 318.00 男集体1326.00 0.0 300.00 0.0 148.00 312.00 女国有1110.00 110.00 96.00 0.0 80.00 193.00 女集体1012.00 88.00 298.00 0.0 79.00 278.00 女国有1209.00 102.00 179.00 67.00 198.00 514.00 男集体1101.00 215.00 201.00 39.00 146.00 477.00 男集体 例3-3 English Norwegian Danish Dutch German French One En en een ein un Two To to twee zwei deux Three Tre tre drie drei trois Four Fire fire vier vier quatre Five Fem fem vijf funf einq Six Seks seks zes sechs six seven Sju syv zeven siebcn sept

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 I ris 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, ，统计分布为正态分布，已知先 验概率)(i P 及条件概率密度函数)|(i X P ，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 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 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 )(1 2/12 / X S X S X P T n 式中，) ,,(21n x x x X 为n 维向量； ),,(21n 为n 维均值向量； ]))([(T X X E S 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。 )]}()(2 1exp[)2(1ln{ )|()(1 )(2 /12/i i X X S X X S X P i T i n i i i T S n X X S X X i i ln 2 12ln 2)()(21)(1 )( )(i X 为i 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 。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 ，且 ()i i S P S 其中，i S 是类i 中的训练样本数，而S 是训练样本总数。 2.4贝叶斯决策

数据挖掘作业 (2)

1.下表由雇员数据库的训练数据组成，数据已泛化。例如，年龄“31…35”表示31到35的之间。对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。status是类标号属性。 department status age salary count sales senior 31...35 46K...50K 30 sales junior 26...30 26K...30K 40 sales junior 31...35 31K...35K 40 systems junior 21...25 46K...50K 20 systems senior 31...35 66K...70K 5 systems junior 26...30 46K...50K 3 systems senior 41...45 66K...70K 3 marketing senior 36...40 46K...50K 10 marketing junior 31...35 41K...45K 4 secretary senior 46...50 36K...40K 4 secretary junior 26...30 26K...30K 6 1)如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组（即每个行）的count。 Status 分为2个部分：Department分为4个部分： Senior 共计52 Sales 共计110 Junior 共计113 Systems 共计31 Marketing 共计14 Secretary 共计10 Age分为6个部分：Salary分为6各部分： 21…25 共计20 26K…30K 共计46 26…30 共计49 31K…35K 共计40 31…35 共计79 36K…40K 共计4 36…40 共计10 41K…45K 共计4 41…45 共计3 46K…50K 共计63 46…50 共计4 66K…70K 共计8 位

基于决策树的鸢尾花分类

科技论坛 0 引言 图像识别技术，要运用目前流行的机器学习算法，而目前流行的机器学习算法就有十几种，比如支持向量机、神经网络、决策树。机器学习是人工智能发展的重要一部分，它涉及的学科很多，应用也相当广泛，它通过分析、研究、设计让计算机学习知识，从而提高完善自身的性能。但是神经网络学习的速度较慢，传统的支持向量机则不能解决分类多的问题。 本文针对鸢尾花的特征类别少以及种类少的特点，采用决策树算法对课题进行展开，对比与其他人利用支持向量机、神经元网络模型来进行研究，该系统具有模型简单、便于理解、计算方便、消耗资源少的优点。 1 决策树模型和学习 本文采用决策树算法对鸢尾花进行分类，先建立决策树的模型并进行学习训练，在决策树的训练过程中采用是信息论的知识进行特征选择，对选定的特征采用分支的处理，然后再对分支过后的数据集如此反复的递归生成决策树，在一颗决策树生成完后对决策树进行剪枝，以减小决策树的拟合度，来达到一个对鸢尾花较高的分类准确率。 要对鸢尾花进行分类首先需要大量的鸢尾花数据集作为本文的实验数据，本文采用的数据集是来自加州大学欧文分校UCI数据库中的鸢尾花数据集。该数据集中鸢尾花的属性有四个，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，鸢尾花的类别则有三种，分别是Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica，用简写Se、Ve和Vi表示这三种花，具体数据如图1所示。 ■1.1 信息论 美贝尔电话研究所的数学家香农是信息论的创始人，1948年香农发表了《通讯的数学理论》,成为信息论诞生的标志。信息论的诞生对信息技术革命以及科学技术的发展起到重要作用。信息论中有两个概念信息增益及信息增益率，都是用于衡量原始数据集在按照某一属性特征分裂之后整体信息量的变化值。这样，本文就可以通过这种指标寻找出最优的划分属性，数据集在经过划分之后，节点的“纯度”越来越高，这里的纯度值得是花朵的类别，当某一节点中花朵全为一类时，该节点已经达到最纯状态，无需再进行划分， 反之继续划分。 图1 鸢尾花数据集 1.1.1 信息熵 信息熵用于描述信源的不确定性。即发生每个事件都有不确定性，为了使不确定性降低，我们需要引入一些相关的信息进行学习，引入信息越多，那么得到的准确率越高，信息熵越高，信源越不稳定。例如一束鸢尾花，它可能是Se,可能是Vi，也有可能是Ve，我们利用数据库中的各种鸢尾花的花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度来预测鸢尾花的类别，引入的鸢尾花种类越多，信息熵就越高。 样本集合D的信息熵Ent(D)以下面的公式进行计算，其中集合里第k类样本所占的比例是k p，k的取值范围是从1到y，y值得是总共有y类样本，通过式（1）可以计算得到原始样本集的信息熵。 ()21 Ent D y k k k p log p = =?∑(1) 1.1.2 信息增益 信息增益即在一个条件下，信源不确定性减少的程度。信息增益用于度量节点的纯度。信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好。在鸢尾花数据集的D集合中，属性a取到某一取值情况的概率乘该取值情况的信息熵得到的值记为v D，其中V指的是该属性a可以取值的个数，则属性a 的信息增益为： ()()() 1 Gain D,a Ent D V v v v D Ent D D = =?∑(2) 基于决策树的鸢尾花分类 徐彧铧 （浙江省衢州第二中学，浙江衢州，324000） 摘要：针对传统手工分类的不足，满足不了人们对图片分类的需求，本文利用机器学习算法中的决策树算法进行研究。通过模型简单、便于理解、计算方便、消耗资源少的决策树算法模型，并利用现成的数据库，运用图像识别技术对鸢尾花进行分类，以求方便简单快速地识别出不同类别的鸢尾花。在此过程中，学习到图像识别的一些基本分类操作，为我们实现更复杂的模型提供了帮助。 关键词：决策树信息论特征选择；C4.5算法；CART算法 www ele169 com | 99

[AresEP_0172_Iris]关于三种不同鸢尾花类的平行坐标轴分析

关于三种不同鸢尾花类的平行坐标轴分析 天津大学3014218071 王汉超 摘要： 该文借助数学模型课上讲的平行坐标轴表示法表示三类鸢尾花(Iris)的特征图像。该文整理了费舍尔(Fisher)文章中的数据，对数据集包含的3个类以及每类的50个实例进行整理，并使用Matlab呈现在平行坐标轴上，并对平行坐标轴属性的优先度进行直观的排序。得到了非常直观的结果，并表明花瓣宽度和花瓣长度(优先度顺序从大到小)可能是对鸢尾花进行区分的重要特征。 关键词： 鸢尾花平行坐标轴特征属性 Parallel coordinates for three different classes of Iris Abstract: This paper use Parallel Coordinates Axis learned in professer Lv’s mathematical model class to represent the features of three classes of Iris. This paper considers Fisher’s data, which contains 3 classes and 50 instances for each class. Then it uses Matlab to show the datas in the parallel coordinates axis, and get the important feature: petal width and petal length (ordered by decreasing priority). Key word： Iris features parallel coordinates

大数据CPDA考试模拟样题—数据分析算法与模型

考试模拟样题—数据分析算法与模型 一.计算题 (共4题,100.0分） 1.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 一元线性回归.xlsx 一元线性回归预测.xlsx 要求：（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系； （2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义； （3）计算判定系数，并解释其意义； （4）检验回归方程线性关系的显著性（a=0.05）； （5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平； （6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。（所有结果均保留三位小数） 正确答案： （1）以人均GDP为x，人均消费水平为y绘制散点图，如下：

用相关系数矩阵分析可求得相关系数为0.9981。从图和相关系数都可以看出人均消费水平和人均国内生产总值（GDP）有比较强的正相关关系。 （2）以人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，做线性回归分析，得到回归方程如下： y = 0.3087x + 734.6928 回归系数0.3087表示人均GDP每增加一个单位，人均消费水平大致增加0.3087个单位，人均GDP对人均消费水平的影响是正向的，人均GDP越高人均消费水平也越高。 （3）判定系数R方为0.9963，说明模型拟合效果很好。 （4）T检验和F检验的P值都小于0.05，线性关系显著。 （5）做预测分析可得，如果某地区的人均GDP为5000元，则其人均消费水平为2278.1066元。 （6）人均GDP为5000元时，由预测分析的结果可知，人均消费水平95%的置信区间为[1990.7491,2565.4640]，预测区间为 [1580.4632,2975.7500]。 2.根据以下给出的数据进行分析，本次给出鸢尾花数据，其中包含萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、以及花的类型数据，请根据以下问题进行回答。（本

[全]Python实战—基于KNN算法尾鸢花数据集分类

Python实战—基于KNN算法尾鸢花数据集分类 KNN模型理论 K最近邻分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 KNN算法流程 1. 准备数据，对数据进行预处理； 2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；

3. 设定参数； 4.维护一个大小为k的的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组。随机从训练元组中选取k个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这k个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列； 5. 遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离，将所得距离L 与优先级队列中的最大距离Lmax； 6. 进行比较。若L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下一个元组。若L < Lmax，删除优先级队列中最大距离的元组，将当前训练元组存入优先级队列； 7. 遍历完毕，计算优先级队列中k 个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别； 8. 测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的k值重新进行训练，最后取误差率最小的k 值。 数据集准备 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。每行数据包含4个属性：Sepal Length（花萼长度）、Sepal Width（花萼宽度）、Petal Length（花瓣长度）和Petal Width（花瓣宽度）。可通过这4个属性预测鸢尾花卉属于三个种类（Setosa，Versicolour，Virginica）中的哪一类。

数据挖掘作业

数据挖掘作业 标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

1.下表由雇员数据库的训练数据组成，数据已泛化。例如，年龄“31…35”表示31到35的之间。对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。 status是类标号属性。 department status age salary count sales senior31...3546K...50K30 sales junior26...3026K...30K40 sales junior31...3531K...35K40 systems junior21...2546K...50K20 systems senior31...3566K...70K5 systems junior26...3046K...50K3 systems senior41...4566K...70K3 marketing senior36...4046K...50K10 marketing junior31...3541K...45K4 secretary senior46...5036K...40K4 secretary junior26...3026K...30K6 1)如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组（即每个行）的count。 Status 分为2个部分： Department分为4个部分： Senior 共计52 Sales 共计110 Junior 共计113 Systems 共计 31 Marketing 共计14 Secretary 共计10 Age分为6个部分： Salary分为6各部分： 21…25 共计20 26K…30K 共计46 26…30 共计49 31K…35K 共计40 31…35 共计79 36K…40K 共计4 36…40 共计10 41K…45K 共计4 41…45 共计3 46K…50K 共计63 46…50 共计4 66K…70K 共计8 位 位

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')

判别分析案例(鸢尾花)

特征值 函数特征值方差的 % 累积 % 正则相关性 1 30.419a99.0 99.0 .984 2 .293a 1.0 100.0 .476 a. 分析中使用了前 2 个典型判别式函数。 Wilks 的 Lambda 卡方df Sig. 函数检验Wilks 的 Lambda 1 到 2 .025 538.950 8 .000 2 .774 37.351 3 .000 标准化的典型判别式函数系数 函数 1 2 花萼长-.346 .039 花萼宽-.525 .742 花瓣长.846 -.386 花瓣宽.613 .555 - =0.613 ? 0.846 ? 346 1 .0 + 0.525 - 花萼长z 花萼宽 花瓣长 ? z 花瓣宽 z D? + z =0.555 ? + 0.386 0.742 ? 2 0.039 - ? 花萼宽 花瓣长 花瓣宽花萼长z z D? + z z 结构矩阵 函数 1 2 花瓣长.726*.165 花萼宽-.121 .879* 花瓣宽.651 .718* 花萼长.221 .340* 判别变量和标准化典型判别式函数 之间的汇聚组间相关性 按函数内相关性的绝对大小排序 的变量。 *. 每个变量和任意判别式函数间 最大的绝对相关性

典型判别式函数系数 函数 1 2 花萼长-.063 .007 花萼宽-.155 .218 花瓣长.196 -.089 花瓣宽.299 .271 (常量) -2.526 -6.987 非标准化系数 0.196 0.155 - - =0.299 1 ? .2 526 .0 063 - 花萼长z z 花萼宽 花瓣长 ? z 花瓣宽 + z ? + D? 0.089 - + - =0.271 978 ? 2 .6 0.007 0.218 z 花萼长z 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 z z ? ? + D? +

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

Weka C4.5算法使用例子 鸢尾花数据

数据源：iris.arff 决策树：C4.5算法的Java实现，J48 NAME weka.classifiers.trees.J48 SYNOPSIS Class for generating a pruned or unpruned C4.5 decision tree. For more information, see Ross Quinlan (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA. OPTIONS binarySplits -- Whether to use binary splits on nominal attributes when building the trees. 二进制分裂：是否使用二进制分裂名词性属性；默认False confidenceFactor -- The confidence factor used for pruning (smaller values incur more pruning). 置信因子：用于修剪的置信因子（小于该值导致修剪）；默认0.25 debug -- If set to true, classifier may output additional info to the console. 测试：设置为true，则分类器可能在控制台输出另外的信息；默认False minNumObj -- The minimum number of instances per leaf. 最小实例数量：每个叶的最小实例数量；默认2 numFolds -- Determines the amount of data used for reduced-error pruning. One fold is used for pruning, the rest for growing the tree. 折数：决定用于reduced-error（减少-误差）修剪的数据量；一折用于修剪，另外的用于建树；默认3 reducedErrorPruning -- Whether reduced-error pruning is used instead of C.4.5 pruning. 减少-误差修剪：是否使用减少-误差修剪，而不是C4.5修剪；默认：False saveInstanceData -- Whether to save the training data for visualization. 保存实例数据：是否为了展示保存训练数据；，默认：False seed -- The seed used for randomizing the data when reduced-error pruning is used. 种子：减少-误差修剪时，用于随机化数据的种子；默认：1 subtreeRaising -- Whether to consider the subtree raising operation when pruning. 子树上升：修剪树的时候是否考虑子树上升操作；默认：True unpruned -- Whether pruning is performed. 不修剪：修剪是否需要；默认：False useLaplace -- Whether counts at leaves are smoothed based on Laplace. 使用拉普拉斯：是否叶节点基于拉普拉斯平滑；默认：False 修剪的方式：存在C.4.5修剪，和减少-误差修剪；reducedErrorPruning控制，默认是C.4.5修剪； 是否修剪：unpruned控制，默认是修剪；

实验报告 聚类分析

实验报告聚类分析 实验原理：K均值聚类、中心点聚类、系统聚类和EM算法聚类分析技术。 实验题目：用鸢尾花的数据集，进行聚类挖掘分析。 实验要求：探索鸢尾花数据的基本特征，利用不同的聚类挖掘方法，获得基本结论并简明解释。 实验题目--分析报告：data(iris) > rm(list=ls()) > gc() used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb) Ncells 431730 23.1 929718 49.7 607591 32.5 Vcells 787605 6.1 8388608 64.0 1592403 12.2 > data(iris) > data<-iris > head(data) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Specie s 1 5.1 3.5 1.4 0. 2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1. 5 0.2 setosa 5 5.0 3. 6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1. 7 0.4 setosa #Kmean聚类分析 > newiris <- iris > newiris$Species <- NULL > (kc <- kmeans(newiris, 3)) K-means clustering with 3 clusters of sizes 62, 50, 38 Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.901613 2.748387 4.393548 1.433871 2 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 3 6.850000 3.07368 4 5.74210 5 2.071053 Clustering vector: [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2