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#### BearClub

#### 2017-8-28

## 鸢尾花数据集(iris)

### 数据介绍

作为机器学习中被最为频繁使用的分类试验数据集，鸢尾花数据集记录了150条相关花型的属性数据。

### 参考信息

具体信息可参见http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

## iris的描述性统计

查看对象属性和统计概要

### 查看对象属性

    str(iris)  # 查看数据对象属性

    ## 'data.frame':    150 obs. of  5 variables:
    ##  $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
    ##  $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
    ##  $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
    ##  $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
    ##  $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

    summary(iris)  # 统计归纳

    ##   Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width
    ##  Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100
    ##  1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300
    ##  Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300
    ##  Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758   Mean   :1.199
    ##  3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800
    ##  Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500
    ##        Species
    ##  setosa    :50
    ##  versicolor:50
    ##  virginica :50
    ##
    ##
    ##

    # 花萼长度与不同花型的箱线图
    boxplot(iris$Sepal.Length ~ iris$Species, col = "steelblue3")

### 统计概要

1234

## 分类算法

### 决策树分析

决策树

### 最近邻分析

最近邻

### 支持向量机

支持向量机

    library(class)
    total = nrow(iris);
    index = sample(1:total, total * 0.7)
    iris.train = iris[index, ]
    iris.test = iris[-index, ]
    result.KNN = knn(
      train = subset(iris.train, select = -Species),
      test = subset(iris.test, select = -Species),
      cl = iris.train$Species, k = 3
    )
    table(iris.test$Species, result.KNN)

    ##             result.KNN
    ##              setosa versicolor virginica
    ##   setosa         21          0         0
    ##   versicolor      0          7         1
    ##   virginica       0          1        15