Iris鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树分析、KMeans聚类分析_liri 数据集 的url

在进行可视化及聚类分析前，我们需要为IDLE安装sklearn库，scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。

以下皆是在cmd命令行进行。

目录

一、全部代码

二、分步骤浏览

python中安装sklearn机器学习库

1、数据集可视化

 2、线性回归

3、决策树分析

4、KMeans聚类分析

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一、全部代码

#安装 numpy、scipy、matplotlib三个库
pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install sklearn
 
#导入包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    #用于画图时显示中文
 
 
from sklearn.datasets import load_iris #导入数据集iris  
iris = load_iris() #载入数据集
print(iris.data)  #打印输出数据集
 
 
#共150条记录，分别代表50条山鸢尾 (Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)、维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)
print(iris.target) 
 
iris.data.shape  # iris数据集150行4列的二维数组
 
 
 
 
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"  
names = ['花萼-length', '花萼-width', '花瓣-length', '花瓣-width', 'class']  
dataset = pd.read_csv(url, names=names)
 
 
#************************可视化显示*************************************#
#显示直方图
zhifangtu=dataset.hist() #数据直方图histograms
plt.show(zhifangtu.data) 
 
 
print(dataset.describe())
 
 
#显示散点图
sandian=dataset.plot(x='花萼-length', y='花萼-width', kind='scatter') #散点图，x轴表示花萼长度，y轴表示花萼宽度
plt.show(sandian)  
 
 
#kde图
plt.show(dataset.plot(kind='kde')) #KDE图，也被称作密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)
 
 
#显示箱图
#kind='box'绘制箱图,包含子图且子图的行列布局layout为2*2，子图共用x轴、y轴刻度，标签为False
xiangtu = dataset.plot(kind='box', subplots=True, layout=(2,2), sharex=False, sharey=False)
 
plt.show(xiangtu.data)
 
 
 
#*****************************线性回归*************************************#
 
pos = pd.DataFrame(dataset)
#获取花瓣的长和宽，转换Series为ndarray
x = pos['花瓣-length'].values
y = pos['花瓣-width'].values
x = x.reshape(len(x),1)
y = y.reshape(len(y),1)
 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
clf = LinearRegression()
clf.fit(x,y)
pre = clf.predict(x)
 
plt.scatter(x,y,s=100)
plt.plot(x,pre,'r-',linewidth=4)
for idx, m in enumerate(x):  
    plt.plot([m,m],[y[idx],pre[idx]], 'g-')  
plt.show()
 
#*****************************决策树分析***********************************#
 
from sklearn.datasets import load_iris   
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier     
iris = load_iris()      
clf = DecisionTreeClassifier()    
clf.fit(iris.data, iris.target)     
predicted = clf.predict(iris.data)    
    
#获取花卉两列数据集      
L1 = pos['花萼-length'].values   
L2 = pos['花萼-width'].values   
  
    
import numpy as np    
import matplotlib.pyplot as plt    
plt.scatter(L1, L2, c=predicted, marker='x')  #cmap=plt.cm.Paired    
plt.title("DTC")    
plt.show()  
 
 
#将iris_data分为70%的训练，30%的进行预测 然后进行优化 输出准确率、召回率等，优化后的完整代码如下：
 
 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier    
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
 
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target, test_size=0.3)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(x_train,y_train)
predict_target = clf.predict(x_test)
 
print(sum(predict_target == y_test)) #预测结果与真实结果比对
print(metrics.classification_report(y_test,predict_target))
print(metrics.confusion_matrix(y_test,predict_target))
 
L1 = [n[0] for n in x_test]
L2 = [n[1] for n in x_test]
plt.scatter(L1,L2, c=predict_target,marker='x')
plt.title('决策树分类器')
plt.show()
 
 
 
#*****************************KMeans聚类分析*******************************#
 
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
clf = KMeans()
clf.fit(iris.data,iris.target)
predicted = clf.predict(iris.data)
 
pos = pd.DataFrame(dataset)    
L1 = pos['花萼-length'].values   
L2 = pos['花萼-width'].values    
 
plt.scatter(L1, L2, c=predicted, marker='s',s=100,cmap=plt.cm.Paired)    
plt.title("KMeans聚类分析")    
plt.show() 
 
#*******************************************
 
 
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
 
# Parameters
n_classes = 3
plot_colors = "ryb"
plot_step = 0.02
 
# Load data
iris = load_iris()
 
for pairidx, pair in enumerate([[0, 1], [0, 2], [0, 3],
                                [1, 2], [1, 3], [2, 3]]):
    # We only take the two corresponding features
    X = iris.data[:, pair]
    y = iris.target
 
    # Train
    clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
 
    # Plot the decision boundary
    plt.subplot(2, 3, pairidx + 1)
 
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, plot_step),
                         np.arange(y_min, y_max, plot_step))
    plt.tight_layout(h_pad=0.5, w_pad=0.5, pad=2.5)
 
    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdYlBu)
 
    plt.xlabel(iris.feature_names[pair[0]])
    plt.ylabel(iris.feature_names[pair[1]])
 
    # Plot the training points
    for i, color in zip(range(n_classes), plot_colors):
        idx = np.where(y == i)
        plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1], c=color, label=iris.target_names[i],
                    cmap=plt.cm.RdYlBu, edgecolor='black', s=15)
 
plt.suptitle("Decision surface of a decision tree using paired features")
plt.legend(loc='lower right', borderpad=0, handletextpad=0)
plt.axis("tight")
plt.show()

二、分步骤浏览

python中安装sklearn机器学习库

安装sklearn前。需要先安装 numpy、scipy、matplotlib三个库。

pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install sklearn

1、数据集可视化

采用Python的Sklearn机器学习库中自带的数据集——鸢尾花数据集。简单分析数据集之间特征的关系图，根据花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度四个特征进行绘图

Iris plants 数据集可以从KEEL dataset数据集网站获取，也可以直接从Sklearn.datasets机器学习包得到。数据集共包含4个特征变量、1个类别变量，共有150个样本。类别变量分别对应鸢尾花的三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica) 分别用[0,1,2]来做映射

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    #用于画图时显示中文
 
 
from sklearn.datasets import load_iris #导入数据集iris  

iris = load_iris() #载入数据集
print(iris.data)  #打印输出显示

#共150条记录，分别代表50条山鸢尾 (Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)、维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)
print(iris.target) 
 
iris.data.shape  # iris数据集150行4列的二维数组

url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"  
names = ['花萼-length', '花萼-width', '花瓣-length', '花瓣-width', 'class']  
dataset = pd.read_csv(url, names=names)
zhifangtu=dataset.hist() #数据直方图histograms
 
plt.show(zhifangtu) #显示直方图

 

print(dataset.describe())

dataset.plot(x='花萼-length', y='花萼-width', kind='scatter') #散点图，x轴表示花萼长度，y轴表示花萼宽度
plt.show(dataset.plot)  #显示散点图

plt.show(dataset.plot(kind='kde')) #KDE图，也被称作密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)

#kind='box'绘制箱图,包含子图且子图的行列布局layout为2*2，子图共用x轴、y轴刻度，标签为False
xiangtu = dataset.plot(kind='box', subplots=True, layout=(2,2), sharex=False, sharey=False)
 
plt.show(xiangtu)#显示箱图

RadViz（雷达图）

RadViz是一种可视化多维数据的方式。它基于基本的弹簧压力最小化算法（在复杂网络分析中也会经常应用）。简单来说，将一组点放在一个平面上，每一个点代表一个属性，我们案例中有四个点，被放在一个单位圆上，接下来你可以设想每个数据集通过一个弹簧联接到每个点上，弹力和他们属性值成正比（属性值已经标准化），数据集在平面上的位置是弹簧的均衡位置。不同类的样本用不同颜色表示。

from pandas.plotting import radviz
radviz(dataset,'class')

 

Andrews曲线

Andrews曲线将每个样本的属性值转化为傅里叶序列的系数来创建曲线。通过将每一类曲线标成不同颜色可以可视化聚类数据，属于相同类别的样本的曲线通常更加接近并构成了更大的结构。

from pandas.plotting import andrews_curves
andrews_curves(dataset,'class')

平行坐标

平行坐标也是一种多维可视化技术。它可以看到数据中的类别以及从视觉上估计其他的统计量。使用平行坐标时，每个点用线段联接。每个垂直的线代表一个属性。一组联接的线段表示一个数据点。可能是一类的数据点会更加接近。

from pandas.plotting import parallel_coordinates
parallel_coordinates(dataset,'class')

 

散点图矩阵

scatter_matrix散点矩阵图代表了两变量的相关程度，如果呈现出沿着对角线分布的趋势，说明它们的相关性较高。

from pandas.plotting import scatter_matrix   
scatter_matrix(dataset, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde') 

 

 

 2、线性回归

采用线性回归算法对鸢尾花的特征数据进行分析，预测花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度四个特征之间的线性关系。核心代码如下:

pos = pd.DataFrame(dataset)
#获取花瓣的长和宽，转换Series为ndarray
x = pos['花瓣-length'].values
y = pos['花瓣-width'].values
x = x.reshape(len(x),1)
y = y.reshape(len(y),1)
 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
clf = LinearRegression()
clf.fit(x,y)
pre = clf.predict(x)
 
plt.scatter(x,y,s=100)
plt.plot(x,pre,'r-',linewidth=4)
for idx, m in enumerate(x):  
    plt.plot([m,m],[y[idx],pre[idx]], 'g-')  
plt.show()

 

3、决策树分析

Sklearn机器学习包中，决策树实现类是DecisionTreeClassifier，能够执行数据集的多类分类。

from sklearn.datasets import load_iris   
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier     
iris = load_iris()      
clf = DecisionTreeClassifier()    
clf.fit(iris.data, iris.target)     
predicted = clf.predict(iris.data)    
    
#获取花卉两列数据集      
L1 = pos['花萼-length'].values   
L2 = pos['花萼-width'].values   
  
    
import numpy as np    
import matplotlib.pyplot as plt    
plt.scatter(L1, L2, c=predicted, marker='x')  #cmap=plt.cm.Paired    
plt.title("DTC")    
plt.show()  

 

将iris_data分为70%的训练，30%的进行预测 然后进行优化 输出准确率、召回率等，优化后的完整代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier    
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
 
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target, test_size=0.3)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(x_train,y_train)
predict_target = clf.predict(x_test)
 
print(sum(predict_target == y_test)) #预测结果与真实结果比对
print(metrics.classification_report(y_test,predict_target))
print(metrics.confusion_matrix(y_test,predict_target))
 
L1 = [n[0] for n in x_test]
L2 = [n[1] for n in x_test]
plt.scatter(L1,L2, c=predict_target,marker='x')
plt.title('DecisionTreeClassifier')
plt.show()

 

4、KMeans聚类分析

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
clf = KMeans()
clf.fit(iris.data,iris.target)
predicted = clf.predict(iris.data)
 
pos = pd.DataFrame(dataset)    
L1 = pos['花萼-length'].values   
L2 = pos['花萼-width'].values    
 
plt.scatter(L1, L2, c=predicted, marker='s',s=100,cmap=plt.cm.Paired)    
plt.title("KMeans聚类分析")    
plt.show() 

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
 
# Parameters
n_classes = 3
plot_colors = "ryb"
plot_step = 0.02
 
# Load data
iris = load_iris()
 
for pairidx, pair in enumerate([[0, 1], [0, 2], [0, 3],
                                [1, 2], [1, 3], [2, 3]]):
    # We only take the two corresponding features
    X = iris.data[:, pair]
    y = iris.target
 
    # Train
    clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
 
    # Plot the decision boundary
    plt.subplot(2, 3, pairidx + 1)
 
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, plot_step),
                         np.arange(y_min, y_max, plot_step))
    plt.tight_layout(h_pad=0.5, w_pad=0.5, pad=2.5)
 
    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdYlBu)
 
    plt.xlabel(iris.feature_names[pair[0]])
    plt.ylabel(iris.feature_names[pair[1]])
 
    # Plot the training points
    for i, color in zip(range(n_classes), plot_colors):
        idx = np.where(y == i)
        plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1], c=color, label=iris.target_names[i],
                    cmap=plt.cm.RdYlBu, edgecolor='black', s=15)
 
plt.suptitle("Decision surface of a decision tree using paired features")
plt.legend(loc='lower right', borderpad=0, handletextpad=0)
plt.axis("tight")
plt.show()