2022年5月11日 (三) 10:41的版本

您可以通过本页面了解如何在Fidelius中运行一个示例程序。

基于Iris数据集的K-Means聚类算法

基于Iris数据集的K-Means聚类是机器学习中一个非常经典的学习示例，这里我们介绍一下如何在Fidelius中实现这个例子。

Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

以上四个特征的单位都是厘米（cm）

Iris数据集部分展示如下：


	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	Iris-setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	Iris-setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	Iris-setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	Iris-setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	Iris-setosa
5	5.4	3.9	1.7	0.4	Iris-setosa
6	4.6	3.4	1.4	0.3	Iris-setosa
7	5.0	3.4	1.5	0.2	Iris-setosa
8	4.4	2.9	1.4	0.2	Iris-setosa
9	4.9	3.1	1.5	0.1	Iris-setosa

@@ 第28行： / 第28行： @@
 !  !! sepal_length !! sepal_width !! petal_length !! petal_width !! species
 |-
-| 0 || 5.1 || 3.5 || 1.4 || 0.2 || 示例
+| 0 || 5.1 || 3.5 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 1 || 4.9 || 3.0 || 1.4 || 0.2 || 示例
+| 1 || 4.9 || 3.0 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 2 || 4.7 || 3.2 || 1.3 || 0.2 || 示例
+| 2 || 4.7 || 3.2 || 1.3 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 3 || 4.6 || 3.1 || 1.5 || 0.2 || 示例
+| 3 || 4.6 || 3.1 || 1.5 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 4 || 5.0 || 3.6 || 1.4 || 0.2 || 示例
+| 4 || 5.0 || 3.6 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 5 || 5.4 || 3.9 || 1.7 || 0.4 || 示例
+| 5 || 5.4 || 3.9 || 1.7 || 0.4 || Iris-setosa
 |-
-| 6 || 4.6 || 3.4 || 1.4 || 0.3 || 示例
+| 6 || 4.6 || 3.4 || 1.4 || 0.3 || Iris-setosa
 |-
-| 7 || 5.0 || 3.4 || 1.5 || 0.2 || 示例
+| 7 || 5.0 || 3.4 || 1.5 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 8 || 4.4 || 2.9 || 1.4 || 0.2 || 示例
+| 8 || 4.4 || 2.9 || 1.4 || 0.2 || Iris-setosa
 |-
-| 9 || 4.9 || 3.1 || 1.5 || 0.1 || 示例
+| 9 || 4.9 || 3.1 || 1.5 || 0.1 || Iris-setosa
 |}