通过感知器实现对鸢尾花的分类

在上一篇文章我们用python实现感知器算法，这篇文章中将介绍如何通过感知器算法来实现对鸢尾花的分类。鸢尾花数据集地址https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data，一共包含了150组鸢尾花的数据，有三种不同的鸢尾花，每种鸢尾花都有4个特征。在这个例子中，选取了山鸢尾(setosa)和变色鸢尾(versicolor)，选取鸢尾花中的花瓣长度和萼片长度两个特征，方便绘图。

一、绘制鸢尾花的分布图

1、通过pands读取iris.data

def get_flowers_feature():
    '''
       iris.data中一共包含了150条数据，包含了三种鸢尾花
       这里我们一共使用100条数据，山鸢尾(setosa)和变色鸢尾(versicolor)
       每一组鸢尾花数据都包含了四个特征
       为了方便绘图只挑选其中的两个特征(花瓣的长度和萼片的长度)
       '''
    # 通过pandas读取鸢尾花数据,一定要加header=None否则不会包括第一行数据
    df = pd.read_csv("iris.data",header=None)
    #获取前100组鸢尾花数据以及对应的标签
    flowers_name = df.iloc[:100,4].values
    #将花的名字转换为标签，setosa为-1，versicolor为1