【免费】20151910042-刘鹏-DM实验02-用Relief算法对iris数据进行特征选择1_iris实验资源-CSDN文库

需积分: 0 90 浏览量 2022-08-08 20:00:07 上传评论收藏 2.35MB DOCX 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

·

1

·

云南大学数学与统计学院

《数据挖掘与决策支持实验》上机实践报告

课程名称：运筹学数据挖掘与决策支持实验

年级：2015 级

上机实践成绩：

指导教师：彭程

姓名：刘鹏

专业：信息与计算科学

上机实践名称：用 Relief 算法对 iris 数据进行特征选择

学号：20151910042

上机实践日期：2018-07-04

上机实践编号：02

组号：

一. 实验目的

学习使用 R 语言进行变量选择。

二. 实验内容

三. 实验平台

Windows 10 Pro 1803；

Microsoft

©

Visual Studio 2017 Enterprise。

Version 1.1.442 – © 2009-2018 RStudio, Inc.

四. 算法设计

数据预分析：安德森鸢尾花卉数据集（英文：Anderson's Iris data set），也称鸢尾花卉数据集（英文：

Iris flower data set）或费雪鸢尾花卉数据集（英文：Fisher's Iris data set），是一类多重变量分析的数据集。

它最初是埃德加·安德森从加拿大加斯帕半岛上的鸢尾属花朵中提取的地理变异数据，后由罗纳德·费雪

作为判别分析的一个例子，运用到统计学中。

其数据集包含了 150 个样本，都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾、杂色鸢尾和维吉尼亚鸢尾，

每类 50 个数据，每个数据包含 4 个特征。4 个特征被用作样本的定量分析，它们分别是花萼和花瓣的长度

和宽度。基于这四个特征的集合，费雪发展了一个线性判别分析以确定其属种。

Iris 数据集是常用的分类实验数据集。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。

该数据集包含了 5 个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是 cm

Sepal.Width（花萼宽度），单位是 cm

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余6页未读，立即下载

内容反馈

精准小天使

粉丝: 33
资源: 347

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip