通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于 鸢尾花分类 的 MATLAB 机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。

项目目标

使用鸢尾花数据集（Iris Dataset），训练一个分类模型，根据花萼和花瓣的尺寸（4个特征）预测花的类别（3种：Setosa, Versicolor, Virginica）。

完整代码实现

%% 鸢尾花分类机器学习示例
% 2025-02-08/Ver1

%% 1. 加载数据与探索
clear; clc; close all;

% 加载内置鸢尾花数据集
load fisheriris; % 数据包含meas（特征）和species（标签）

% 显示数据信息
fprintf('数据集维度: %d样本 x %d特征\n', size(meas));
fprintf('类别标签: %s, %s, %s\n', unique(species));

% 可视化特征分布
figure;
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), species, 'rgb', 'osd');
xlabel('花萼长度 (cm)');
ylabel('花萼宽度 (cm)');
title('鸢尾花数据分布（前两个特征）');

%% 2. 数据预处理
% 将类别标签转换为数值（1,2,3）
[~, ~, labels] = unique(species);

% 划分训练集和测试集（70%训练，30%测试）
rng(1); % 固定随机种子
cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.3</