WikiDer > Набор данных о цветке ириса

Диаграмма рассеяния набора данных

В Ирис набор данных о цветах или же Фишера Ирис набор данных это многомерный набор данных введен британским статистик, евгеник, и биолог Рональд Фишер в его статье 1936 года Использование множественных измерений в таксономических задачах как пример линейный дискриминантный анализ.^[1] Иногда его называют Андерсона Ирис набор данных потому что Эдгар Андерсон собрал данные для количественной оценки морфологический вариация Ирис цветки трех родственных видов.^[2] Два из трех видов собраны в Полуостров Гаспе «все с одного пастбища, собраны в один день и измерены в одно и то же время одним и тем же человеком с помощью одного и того же прибора».^[3] Статья Фишера была опубликована в журнале Анналы евгеники, вызывая разногласия по поводу продолжения использования набора данных Iris для обучения статистическим методам сегодня.

Набор данных состоит из 50 образцов каждого из трех видов Ирис (Ирис сетоса, Ирис вирджиника и Ирис разноцветный). Четыре Особенности были измерены от каждого образца: длина и ширина чашелистики и лепестки, в сантиметрах. Основываясь на комбинации этих четырех особенностей, Фишер разработал линейную дискриминантную модель, чтобы отличать виды друг от друга.

Использование набора данных

Неудовлетворительный k-означает кластеризацию (данные не могут быть сгруппированы в известные классы) и фактические виды визуализируются с помощью ELKI

Пример так называемой «карты метро» для Ирис набор данных^[4] Лишь небольшая часть Ирис-вирджиника смешан с Ирис разноцветный. Все остальные образцы разных Ирис виды принадлежат к разным узлам.

Основанный на линейной дискриминантной модели Фишера, этот набор данных стал типичным тестовым примером для многих статистическая классификация методы в машинное обучение Такие как опорные векторные машины.^[5]

Использование этого набора данных в кластерный анализ однако это не распространено, поскольку набор данных содержит только два кластера с довольно очевидным разделением. Один из кластеров содержит Ирис сетоса, а другой кластер содержит оба Ирис вирджиника и Ирис разноцветный и неотделима без информации о видах, использованной Фишером. Это делает набор данных хорошим примером для объяснения разницы между контролируемыми и неконтролируемыми методами в сбор данных: Линейная дискриминантная модель Фишера может быть получена только тогда, когда вид объекта известен: метки классов и кластеры не обязательно совпадают.^[6]

Тем не менее, все три вида Ирис разделимы в проекции на нелинейную и ветвящуюся главную компоненту.^[7] Набор данных аппроксимируется ближайшим деревом с некоторым штрафом за чрезмерное количество узлов, изгибов и растяжений. Затем строится так называемая «карта метро».^[4] Точки данных проецируются на ближайший узел. Для каждого узла круговая диаграмма проектируемых точек. Площадь круговой диаграммы пропорциональна количеству проецируемых точек. Из диаграммы (слева) видно, что абсолютное большинство образцов разных Ирис виды принадлежат к разным узлам. Лишь небольшая часть Ирис-вирджиника смешан с Ирис разноцветный (смешанные сине-зеленые узлы на диаграмме). Таким образом, три вида ириса (Ирис сетоса, Ирис вирджиника и Ирис разноцветный) отделимы неконтролирующими процедурами нелинейных Анализ главных компонентов. Чтобы различать их, достаточно просто выбрать соответствующие узлы на главном дереве.

Набор данных

Ирис сетоса

Набор данных содержит набор из 150 записей по пяти атрибутам - длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка, ширина лепестка и вид.

Ирис разноцветный

Ирис вирджиника

Биплот спектральной карты набора данных радужной оболочки глаза Фишера

Набор данных радужной оболочки глаза широко используется в качестве набора данных для новичков в целях машинного обучения. Набор данных включен в р основание и Python в пакете машинного обучения Scikit-Learn, чтобы пользователи могли получить к нему доступ без необходимости искать для него источник.

р код, иллюстрирующий использование

Ирисучебный класс(Ирис)# "data.frame"радужная оболочка3учебный класс(радужная оболочка3)#"множество"

Python код, иллюстрирующий использование

из sklearn.datasets импорт load_irisИрис = load_iris()Ирис

Этот код дает:

{'данные': множество([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],                [4.9, 3. , 1.4, 0.2],                [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],                [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],...'цель': множество([0, 0, 0, ... 1, 1, 1, ... 2, 2, 2, ...'target_names': множество(['сетоса', 'разноцветный', 'virginica'], dtype='), ...}

Было опубликовано несколько версий набора данных.^[8]

Смотрите также

• Классические наборы данных

Рекомендации

внешняя ссылка

• «Данные Ириса Фишера». (Содержит две задокументированные ошибки). Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Iris.