数据挖掘-Iris数据集分析-决策边界(六)

喜欢ヅ旅行 2022-07-11 13:49 206阅读 0赞

# coding: utf-8  
    # 使用萼片测量数据绘制 2D散点图，并绘出决策边界
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.colors import ListedColormap
    from sklearn import datasets
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    
    #matplot显示图例中的中文问题 :   https://www.zhihu.com/question/25404709/answer/67672003
    import matplotlib.font_manager as fm
    #mac中的字体问题请看: https://zhidao.baidu.com/question/161361596.html
    myfont = fm.FontProperties(fname='/Library/Fonts/Xingkai.ttc')
    
    iris=datasets.load_iris()
    x=iris.data[:,:2]   #取出萼片的长和宽 
    y=iris.target       #取出类别
    
    #计算散点图的轴的边界
    x_min,x_max=x[:,0].min() -.5, x[:,0].max()+.5
    y_min, y_max=x[:,1].min()-.5, x[:,1].max()+.5
    
    #绘制边界
    cmap_light=ListedColormap(['#AAAAFF','#AAFFAA','#FFAAAA'])
    h=.02
    xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange(y_min,y_max,h))
    
    knn=KNeighborsClassifier()
    knn.fit(x,y)
    Z=knn.predict( np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])
    Z=Z.reshape(xx.shape)
    plt.figure()
    plt.pcolormesh(xx,yy,Z,cmap=cmap_light)
    
    plt.title(u'鸢尾花分类预测决策边界_根据萼片长宽',fontproperties=myfont)
    plt.xlabel(u'萼片长',fontproperties=myfont)
    plt.ylabel(u'萼片宽',fontproperties=myfont)
    
    plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y)
    plt.xlim( xx.min(), xx.max() )
    plt.ylim( yy.min(),yy.max() )
    
    
    plt.savefig('python_8_6_带决策边界的2D散点图_根据萼片数据绘制.png')
    plt.show()

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