实验报告“实验报告二1”主要探讨了使用课本第五章中的3~12号算法(排除8号算法)对Iris数据集进行分类的问题。Iris数据集是模式识别领域常用的多类数据集,通常用于测试和比较各种分类算法的效果。实验的目标是评估这些算法在区分Iris数据集中class1与class3以及class2与class3时的性能。 (a)部分,实验者首先选取class1和class3,从每种类别中随机抽取25个样本作为训练集,剩余25个样本作为测试集。这个过程重复多次(未具体说明次数),以计算分类精度的平均值和方差。结果显示,大部分算法(如决策树、K近邻、支持向量机等)在class1与class3的分类任务中表现出色,达到几乎完美的分类效果,但LMS(最小均方误差)算法和单样本裕量松弛算法的性能相对较差。LMS算法的不理想表现可能与其优化过程或参数选择有关,而单样本裕量松弛算法可能受阈值设定影响。 (b)部分,实验转而针对class2与class3进行分类,同样采取25个样本作为训练集,25个作为测试集,但这里重复了100次以获取更稳定的结果。结果同样显示,LMS算法和单样本裕量松弛算法在这组分类任务中的效果不佳。这可能暗示class2与class3之间的界限较为模糊,属于线性难以划分的情况。此外,部分算法达到最大迭代次数未收敛,进一步证实了这一观察。 在实现算法的过程中,实验者发现算法11存在错误。原书中第五章第205页的代码中,b和a的维度不匹配,导致它们不能直接相加。实验者修改了代码,将a替换为b,以修正这个问题。 这个实验揭示了在实际应用中,不同的分类算法对特定数据集的适应性差异,以及如何通过调整参数或优化算法来提高分类性能。同时,实验也强调了在实现和理解算法时,检查和修正潜在的错误或不适用性的重要性。通过这样的实验,可以为选择适合特定任务的算法提供有价值的参考。
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