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#2018-04-05 16:57:26 April Thursday the 14 week, the 095 day SZ SSMR
python数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析
1.鸢尾花数据集可视化分析
2.线性回归分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系
3.决策树分析鸢尾花数据集
4.Kmeans聚类分析鸢尾花数据集
一. 鸢尾花数据集介绍
本章采用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。
本章采用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。
#导入数据集iris
from sklearn.datasets import load_iris
#载入数据集
iris = load_iris()
#输出数据集
#print iris.data
target是一个数组，存储了data中每条记录属于哪一类鸢尾植物，数组长度是150，数组元素的值因为共有3类鸢尾植物，所以不同值只有3个。种类：
Iris Setosa（山鸢尾）
Iris Versicolour（杂色鸢尾）
Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）
二. 可视化分析鸢尾花
数据可视化可以更好地了解数据，主要调用Pandas扩展包进行绘图操作。
首先绘制直方图，直观的表现花瓣、花萼的长和宽特征的数量，纵坐标表示汇总的数量，横坐标表示对应的长度。
import pandas
#导入数据集iris
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data”
names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]
dataset = pandas.read_csv(url, names=names) #读取csv数据
print(dataset.describe())
#直方图 histograms
dataset.hist()
接下来通过dataset.plot()绘制散点图，这里设置三个参数，显示的x坐标、y坐标和设置绘图种类。
import pandas
#导入数据集iris
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data”
names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]
dataset = pandas.read_csv(url, names=names) #读取csv数据
print(dataset.describe())
dataset.plot(x=’sepal-length’, y=’sepal-width’, kind=’scatter’)
通过dataset.plot(kind=’kde’)绘制KDE图，KDE图也被称作密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)。
import pandas
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data”
names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]
dataset = pandas.read_csv(url, names=names) #读取csv数据
print(dataset.describe())
dataset.plot(kind=’kde’)
设置dataset.plot()函数的类型kind=’box’绘制箱图，在这里注意各个箱形图的纵坐标（y轴）的刻度是不同的，有明显的区分，因此可以看到，各变量表示的属性是有区分的。
import pandas
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data”
names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]
dataset = pandas.read_csv(url, names=names) #读取csv数据
print(dataset.describe())
dataset.plot(kind=’kde’)
dataset.plot(kind=’box’, subplots=True, layout=(2,2),
sharex=False, sharey=False)
接下来调用radviz()函数、andrews_curves()函数和parallel_coordinates()函数绘制图形，这里选择petal-length特征，代码如下所示：
import pandas
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data”
names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]
dataset = pandas.read_csv(url, names=names)
from pandas.tools.plotting import radviz
radviz(dataset, ‘class’)
from pandas.tools.plotting import andrews_curves
andrews_curves(dataset, ‘class’)
from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates
parallel_coordinates(dataset, ‘class’)
最后补充散点图矩阵，这有助于发现变量之间的结构化关系，散点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。
import pandas
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data”
names = [‘sepal-length’, ‘sepal-width’, ‘petal-length’, ‘petal-width’, ‘class’]
dataset = pandas.read_csv(url, names=names)
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
scatter_matrix(dataset, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal=’kde’)
三. 线性回归分析鸢尾花
第一步 导入鸢尾花数据集并获取前两列数据，分别存储至x和y数组
from sklearn.datasets import load_iris
hua = load_iris()
#获取花瓣的长和宽
x = [n[0] for n in hua.data]
y = [n[1] for n in hua.data]
import numpy as np #转换成数组
x = np.array(x).reshape(len(x),1)
y = np.array(y).reshape(len(y),1)
第二步 导入Sklearn机器学习扩展包中线性回归模型，然后进行训练和预测
from sklearn.linear_model import LinearRegression
clf = LinearRegression()
clf.fit(x,y)
pre = clf.predict(x)
第三步 调用Matplotlib扩展包并绘制相关图形
#第三步 画图
import matplotlib.pyplot as plt
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()
输出如下图所示，同时绘制了所有散点图到直线的距离。其中散点图为鸢尾花真实的花萼长度和花萼宽度关系，红色直线为预测的线性回归方程，即预测结果。
最后对该算法进行评估，主要是计算其线性回归方程，代码如下：
print(u”系数”, clf.coef_)
print (u”截距”, clf.intercept_)
print (np.mean(y-pre)**2)
# 系数 [[-0.05726823]]
# 截距 [ 3.38863738]
# 1.91991214088e-31
假设现在存在一个花萼长度为5.0的花，需要预测其花萼宽度，则使用该已经训练好的线性回归模型进行预测，其结果应为[3.10229621]。
print(clf.predict([[5.0]]))
四. 决策树分析鸢尾花
鸢尾花数据集使用决策树的代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)
#print clf
predicted = clf.predict(iris.data)
#获取花卉两列数据集
X = iris.data
L1 = [x[0] for x in X]
#print L1
L2 = [x[1] for x in X]
#print L2
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()
这里使用70%的训练，30%的进行预测，其中70%的训练集为0-40、50-90、100-140行，30%的预测集40-50、90-100、140-150行。同时输出准确率、召回率等，优化后的完整代码如下所示：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
iris = load_iris()
#训练集
train_data = np.concatenate((iris.data[0:40, :], iris.data[50:90, :], iris.data[100:140, :]), axis = 0)
train_target = np.concatenate((iris.target[0:40], iris.target[50:90], iris.target[100:140]), axis = 0)
#测试集
test_data = np.concatenate((iris.data[40:50, :], iris.data[90:100, :], iris.data[140:150, :]), axis = 0)
test_target = np.concatenate((iris.target[40:50], iris.target[90:100], iris.target[140:150]), axis = 0)
#训练
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(train_data, train_target)
predict_target = clf.predict(test_data)
#print predict_target
#预测结果与真实结果比对
print(sum(predict_target == test_target) )
#输出准确率 召回率 F值
from sklearn import metrics
print(metrics.classification_report(test_target,predict_target))
print(metrics.confusion_matrix(test_target,predict_target))
X = test_data
L1 = [n[0] for n in X]
#print L1
L2 = [n[1] for n in X]
#print L2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(L1, L2, c=predict_target, marker=’x’) #cmap=plt.cm.Paired
plt.title(“DecisionTreeClassifier”)
plt.show()
五. Kmeans聚类分析鸢尾花
KMeans聚类鸢尾花的代码如下，它则不需要类标（属于某一类鸢尾花），而是根据数据之间的相似性，按照“物以类聚，人以群分”进行聚类。代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
iris = load_iris()
clf = KMeans()
clf.fit(iris.data, iris.target)
#print clf
predicted = clf.predict(iris.data)
#获取花卉两列数据集
X = iris.data
L1 = [x[0] for x in X]
#print L1
L2 = [x[1] for x in X]
#print L2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(L1, L2, c=predicted, marker=’s’,s=20,cmap=plt.cm.Paired)
plt.title(“DTC”)
plt.show()
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