通过感知器实现对鸢尾花的分类

最新推荐文章于 2023-04-08 00:16:27 发布

修炼之路

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分类专栏：机器学习 python机器学习实战

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本文探讨如何利用感知器算法对鸢尾花数据集进行分类。选取山鸢尾和变色鸢尾，关注花瓣长度和萼片长度两个特征。通过绘制分布图展示数据，并观察感知器在迭代过程中的错误分类，最终实现决策边界的绘制。

在上一篇文章我们用python实现感知器算法，这篇文章中将介绍如何通过感知器算法来实现对鸢尾花的分类。鸢尾花数据集地址https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data，一共包含了150组鸢尾花的数据，有三种不同的鸢尾花，每种鸢尾花都有4个特征。在这个例子中，选取了山鸢尾(setosa)和变色鸢尾(versicolor)，选取鸢尾花中的花瓣长度和萼片长度两个特征，方便绘图。

一、绘制鸢尾花的分布图

1、通过pands读取iris.data

def get_flowers_feature():
    '''
       iris.data中一共包含了150条数据，包含了三种鸢尾花
       这里我们一共使用100条数据，山鸢尾(setosa)和变色鸢尾(versicolor)
       每一组鸢尾花数据都包含了四个特征
       为了方便绘图只

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