分类算法python程序_python3机器学习经典实例-学习笔记6-分类算法
分类算法python程序_python3机器学习经典实例-学习笔记6-分类算法
创建一个简单的分类器首先本程序需要用到的数据包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt补充：python中的list和array的不同之处python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。numpy中封装的array有很强大的功能，里面存放的都是相同的数据类型生成二维输入的数据array和标签labels# input dataX = np.array([, , , , , , , ])# labelsy = 基于y的值标签将输入数据class_0 和class_1 分为两类# separate the data into classes based on 'y'class_0 = np.array( for i in range(len(X)) if y==0])class_1 = np.array( for i in range(len(X)) if y==1])将分好的class_0 和class_1 进行作图，并以不同的形状进行数据的标记。结果如下图。# plot input dataplt.figure()plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], color='black', marker='s')plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], color='black', marker='x')https://blog.csdn.net/weixin_39892447/article/details/110696520?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E7%A8%8B%E5%BA%8F&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-110696520.first_rank_v2_pc_rank_v29这里是自己生成的一条直线，并不是依据分类的节点的坐标。也就是说本例只是让我们简单的知道分类的形式。画线斜率为1的直线# draw the separator lineline_x = range(10)line_y = line_x将分类的结果进行图像显示：# plot labeled data and separator lineplt.figure()plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], color='black', marker='s')plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], color='black', marker='x')plt.plot(line_x, line_y, color='black', linewidth=3)plt.show()结果如下：https://blog.csdn.net/weixin_39892447/article/details/110696520?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E7%A8%8B%E5%BA%8F&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-110696520.first_rank_v2_pc_rank_v29未完待续。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
页:
[1]