R语言iris

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#R语言

博客介绍了R语言中iris对象，它是数据挖掘常用对象，在信息技术的数据挖掘领域有一定应用价值。

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R语言iris对象时R语言中数据挖掘常用的对象
用R语言进行回归分析：iris数据集
2301_79326891的博客
08-19 1544
其余的四列是数值型变量，表示花朵的其他测量值，以及一个因子型变量Species，表示鸢尾花的品种。接下来，我们将构建一个线性回归模型，使用萼片宽度（Sepal.Width）、花瓣长度（Petal.Length）和花瓣宽度（Petal.Width）作为自变量，以预测萼片长度（Sepal.Length）作为因变量。接下来，我们将构建一个线性回归模型，使用GNP.deflator、GNP、Unemployed、Armed.Forces和Population作为自变量，以预测Employed作为因变量。
R语言iris knn算法用于分类预测
Mrrunsen的博客
09-04 1214
简单易用，相比其他算法，KNN算是比较简洁明了的算法。即使没有很高的数学基础也能搞清楚它的原理。模型训练时间快，上面说到KNN算法是惰性的，这里也就不再过多讲述。对内存要求较高，因为该算法存储了所有训练数据。对不相关的功能和数据规模敏感。
R语言的iris数据处理
12-12
用R描述数据库的仅供参考哈课程作业。有一些对iris数据的花的描述可以为了解数据的人提供参考
用R语言做回归分析_iris数据集/longley数据集
热门推荐
Solomon1558的专栏
11-20 5万+
机器学习课程2  回归分析 【题目1】 使用R对内置鸢尾花数据集iris（在R提示符下输入iris回车可看到内容）进行回归分析，自行选择因变量和自变量，注意Species这个分类变量的处理方法。   解答： iris数据集介绍 鸢尾花(iris)是数据挖掘常用到的一个数据集，包含150种鸢尾花的信息，每50种取自三个鸢尾花种之一（setosa,versicolour或virginica
k均值聚类算法案例 r语言iris_R语言进阶之聚类分析
weixin_30470929的博客
01-10 2297
R语言拥有大量和聚类分析相关的函数，在这里我主要会和大家介绍K-means聚类、层次聚类和基于模型的聚类。1. 数据预处理在进行聚类分析之前，你需要进行数据预处理，这里主要包括缺失值的处理和数据的标准化。我们仍然以鸢尾花数据集(iris)为例进行详细讲解：# 数据预处理mydata 1:mydata # 删除缺失值mydata # 数据标准化2. K-means聚类在聚类分析中，K-me...
dataframe 如何选中某列的一行_从0开始入门R语言—DataFrame及聚类算法
weixin_39927508的博客
11-26 1020
今后给大家讲R，都不会单独的讲数据结构，因为感觉学起来太枯燥，讲起来也乏味。所以没讲到一个数据结构的时候，我会讲一个应用案例。今天讲聚类算法及如何使用DataFrame,总共二十几行代码，很容易Get Skills.###选用iris数据集 echartr(iris, x=Sepal.Width, y=Petal.Width, series=Species_predict)echartr(iris...
基于R语言和iris数据集实现随机森林模型及测试应用
hsg77的专栏
03-05 1932
基于R语言和iris数据集实现随机森林模型及测试应用
R 语言 iris 数据集的可视化
Mrrunsen的博客
06-20 3064
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。选取的属性：Sepal.Length和Species 哪一种花的花萼长度最长 ？ 选取的属性：Sepal.Width和Species哪一种花的花萼宽度最长 选
聚类分析：使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类
m0_62110645的博客
04-29 2013
鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，每个样本代表一种鸢尾花，共分为三类：山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。聚类分析是一种强大的数据分析技术，可以帮助我们发现数据集中的潜在结构和模式。在本文中，我们介绍了如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花数据集为例进行了演示。
R语言iris数据分析(至少两种)采用五折交叉验证的方法做分类预测分析
weixin_54707168的博客
01-22 3385
1.数据:R自带inis花数据。用已经学习的分类预测方法(至少两种)采用五折交叉验证的方法做分类预测分析,
R语言中计算iris数据集的统计量函数
2301_79326930的博客
08-26 850
iris数据集是R语言中经常使用的一个经典数据集，包含了150个样本和5个变量。在R语言中，我们可以使用内置的iris数据集进行统计分析。以上代码演示了如何使用R语言计算iris数据集中每个变量的常见统计量，包括求和、均值、中位数、极值、标准差和方差。R语言中，iris数据集是内置的，因此我们可以直接加载它。要计算每个变量的中位数，我们可以使用。加载完数据集后，我们可以通过以下方法来计算iris数据集的各种统计量。要计算每个变量的最小值和最大值，我们可以使用。要计算每个变量的标准差和方差，我们可以使用。
如何使用R进行数据展现？且看使用iris数据可视化实例
中科院计算所培训中心
08-14 1万+
首先，要查看iris数据集的大小和结构，其维度和名称分别使用函数dim 和names获取，函数str 和attributes返回数据的结构和属性。
R语言 iris 课堂练习
Mrrunsen的博客
08-28 199
【代码】R语言 iris 课堂练习。
（4） 对R内置 iris 数据集计算如下统计量(注：此数据集前四列为数值型 变量，第五列为分组变量）注：R当中求标准差用sd()函数
Mrrunsen的博客
10-04 660
（4） 对R内置 iris 数据集计算如下统计量(注：此数据集前四列为数值型 变量，第五列为分组变量）注：R当中求标准差用sd()函数。2. 对iris数据计算各组(按照第五个变量进行分组)第1列数据的标准差。3. 对iris数据计算各组前4列数据各列数据的标准差。4. 对iris计算各组前4列数据整体的标准差。
r语言的逻辑回归分类
微信号：RunsenLiu
07-14 2327
iris 是r语言内置的数据集 head(iris) # 与python的不同iris.head() Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 se...
在Python环境下实现pandas的DataFrame与R中的DataFrame的相互转化方法
TaChean的博客
09-20 4018
1.  在Python中执行或引用R代码需要安装rpy2包，windows环境下安装过程如下： ）运行Anaconda prompt后，在打开的cmd中执行conda install rpy2 自动下载所需的依赖包即可完成； ）配置环境变量，打开windows系统环境变量设置界面，新建环境变量R_HOME,设置其值为R软件的绝对路径（如：C:\Program Files\R\R-3.4.3）；...
R语言学习之六
ZxN9988的专栏
03-21 3002
http://blog.163.com/jiangfeng_data/blog/static/20641403820125119121971/ 虽然在用R时，为了避免内存消耗过大，常常用向量化来替代循环，但在实践中这种做法并不会时时都起作用，因此熟练运用循环还是很重要的。下面举个例子来说明如何用循环来作图。 1、数据集介绍 鸢尾花（iris）是数据挖掘常用到的一个数据
Iris的R语言命令工具箱(1)
zero的小纸条
02-05 1616
Iris的R语言命令工具箱(1) 最近在做数据分析，使用了R语言做了些数据处理和可视化，在此记下遇到过的问题、应用过的命令、处理方式以及工具包～ 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明本文地址。http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/6365927.html 1.CSV格式文件数据导入导出 1.1 导入CSV数据（导入CSV数据之后储存为“Data Frame
R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析
大数据部落
06-18 1万+
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3200 介绍 本文在数据集上展示了如何使用dendextend R软件包来增强Hierarchical Cluster Analysis（更好的可视化和灵敏度分析）。 背景 鸢尾花数据集 我们可以看到，Setosa物种与Versicolor和Virginica明显不同（它们具有较低的花瓣长度和宽度）。但是，基于对萼片和花瓣宽度.........
r语言iris数据分析五折交叉
最新发布
12-28
### R语言 Iris 数据集五折交叉验证数据分析 为了实现基于Iris数据集的五折交叉验证，在R语言环境中可以采用`caret`包来简化过程。下面展示如何加载必要的库，准备数据，并执行逻辑回归模型上的五折交叉验证。 #### 加载所需库并获取数据 首先安装并加载所需的软件包以及读取鸢尾花(Iris)数据集： ```r install.packages("e1071") # 如果尚未安装此机器学习包的话 library(caret) data(iris) # 查看前几行以确认数据结构 head(iris) ``` #### 设置控制参数与分割策略 定义用于训练模型的具体方法论细节，这里指定了k-fold交叉验证中的折叠数为5: ```r control <- trainControl(method="cv", number=5) metric <- "Accuracy" set.seed(123) # 设定随机种子以便结果可重复 ``` #### 训练模型 利用上述设定好的配置项去拟合一个逻辑回归分类器到整个数据集中： ```r model_logreg <- train(Species ~ ., data=iris, method='multinom', # 使用多项式逻辑回归处理多类别问题 trControl=control, metric=metric) print(model_logreg) ``` 这段代码会输出关于每次迭代的结果概览，包括每一轮次的准确性度量以及其他统计信息。 #### 性能评估 最后计算平均准确率和其他性能指标作为最终评价标准之一： ```r confusionMatrix(data=predict(model_logreg), reference=iris$Species) cat('The average accuracy across all folds is:', mean(resamples(model_logreg)$values[[metric]]), '\n') ``` 通过这种方式可以在R环境下完成类似于Python `sklearn`框架下的操作流程[^1]。
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