fisheriris数据集matlab分类(一)

fisheriris数据集matlab分类(一)

Fisheriris数据集MATLAB分类

介绍

Fisheriris数据集是机器学习中常用的经典数据集之一，由英国统计学家Ronald Fisher提供。该数据集包含了150个鸢尾花的观测样本，每个样本包含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些样本被分为了三个类别：Setosa、Versicolor和Virginica。本文将利用MATLAB对该数据集进行分类分析。

分类方法

1. 决策树分类

决策树是一种常用的分类方法。它通过构建一棵树来进行分类决策。决策树的每个节点代表一个属性，通过划分属性的不同取值来分割样本。在MATLAB中，可以使用fitctree函数构建决策树分类器，使用predict函数进行预测。

2. 支持向量机分类

支持向量机是一种常用的线性分类方法，通过构建一个超平面来划分样本。在MATLAB中，可以使用fitcsvm函数构建支持向量机分类器，使用predict函数进行预测。

3. 朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，它假设各个特征之间相

互独立。在MATLAB中，可以使用fitcnb函数构建朴素贝叶斯分类器，使用predict函数进行预测。

4. K近邻分类

K近邻是一种非参数的分类方法，它通过用样本的最近邻样本进

行投票来进行分类。在MATLAB中，可以使用fitcknn函数构建K近

邻分类器，使用predict函数进行预测。

5. 随机森林分类

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多棵决

策树来进行分类。在MATLAB中，可以使用TreeBagger函数构建随机

森林分类器，使用predict函数进行预测。

结论

通过对Fisheriris数据集使用不同的分类方法进行分类分析，我们可以得到不同的分类结果。不同的方法适用于不同的场景。决策树

分类方法简单直观，适用于特征较少、样本量较小的情况；支持向量

机分类方法适用于线性可分的情况；朴素贝叶斯分类方法适用于高维

特征的情况；K近邻分类方法适用于数据分布较为均匀的情况；随机森林分类方法适用于特征较多、样本量较大的情况。选择合适的分类方

法能够提高分类的准确性和效率。