python鸢尾花数据集分析(python鸢尾花数据集分析为什么会出现很

怎么理解鸢尾花的python主成分分析结果

Python 实现主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。

矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。

Python+libsvm-2（实例-使用libsvm对鸢尾花进行分类）

这里使用的是lab课上老师提供的数据集

但是不符合libsvm中要求的数据格式，所以需要将原始数据转换成libsvm中要求的。

复制Excel表格中的数据到一个新的txt文件中

我这里把原来的数据集分成了两个，一个用作train 一个用作test

数据分析50图（六） —— 鸢尾花特征二元关联

著名计算机科学家、艾伦·凯说过，换一个角度看问题值80点智商。

本期是最后一次介绍关联图了。有时候我们有一堆数据却无从下手，那就来个“jojo” 方法：全部画出来。

此表记录了3中鸢（yuan）尾花的花瓣长宽，萼片长款，和品种。

成对相关，会把表格中的特征两两组合画出并且对角线上表示列不变，其他变量的分布情况。

这是十分有用统计分类方法。许多物体的尺寸，或者尺寸之比会在一定范围内。比如人体四肢比例接近0.6。对于上图重叠区间低于置信度区间的第四列，花瓣宽度就能作为很重要的分类依据。应该让他拥有较高的权重。所以很多难题解决不了只是我们没有发现那些关键的信息。

误差图 —— 让程度看的见

例程来自:

感谢b站UP "菜菜TsaiTsai" 分享这个博客.

抱歉，之前还有一个例8，因为没找到合适的例子，所以跳过了，这里为大家补上。上面画出4x4的图像但是多数时候我们会有十几个变量，这样就画一个20X20的图像显然不太合适。那怎么办？

绘制热力图，用颜色表示程度大小

如果需要计算某一个变量与其他变量的关系，那么选取一列。

我们实际生活中一个产品的参数会有几十个，全部按鸢尾花那样画出来图形就太小了，不容易看。这时热图和相关系数就可以帮我快速找出关心的几个特征。上面图看到深绿色的花瓣长、宽密切相关，这也与例九的图像吻合。仔细观察下这2幅图吧。