橫著的一行叫資料樣本，如
豎著的每一列叫特徵值：顏色，形狀等列
想要的分類結果，叫目標值，如類別這一列，a,b,c，有3個目標值
#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
'''@author:administrator
@file: test.py
@time: 2020-02-22 上午 11:23
'''import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
data=pd.read_excel("../data/yanben.xls");
print(data)
print(type(data))
#iloc只能用數字索引，不能用索引名
#print(data.iloc[:,0:4])
##loc只能通過index和columns來取，不能用數字
#print(data.loc[0:1,["序號","顏色","形狀","重量"]])
#print(data['類別'])
x_data=data.iloc[:,0:4];
x_target=data['類別'];
print(x_data)
print(x_target)
#print(data.descirbe)
#x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x_data,x_target,test_size=0.2)
print("訓練集特徵值:\n",x_train);
print("訓練集目標值:",y_train);
print("********************")
print("測試集特徵值:\n",x_test);
print("測試集目標值:",y_test);
0 1 紅 圓 50 a
1 2 藍 長 20 b
2 3 黃 橢圓 2 c
3 4 紅 方 20 a
4 5 黃 長 23 b
序號 顏色 形狀 重量
0 1 紅 圓 50
1 2 藍 長 20
2 3 黃 橢圓 2
3 4 紅 方 20
4 5 黃 長 23
0 a
1 b
2 c
3 a
4 b
name: 類別, dtype: object
訓練集特徵值:
序號 顏色 形狀 重量
3 4 紅 方 20
0 1 紅 圓 50
4 5 黃 長 23
1 2 藍 長 20
訓練集目標值: 3 a
0 a
4 b
1 b
name: 類別, dtype: object
********************
測試集特徵值:
序號 顏色 形狀 重量
2 3 黃 橢圓 2
測試集目標值: 2 c
name: 類別, dtype: object
特徵值 特徵值 特徵子空間和秩
矩陣的秩和它的特徵值有什麼關係呢？假設我得到了乙個矩陣的特徵值，如何根據特徵值推斷它的秩呢？我們知道，矩陣的秩代表維數，矩陣的特徵值有幾何重數和代數重數之分，其中幾何重數代表著該特徵值對應的特徵向量構成的空間 即特徵子空間 的維數，也就是在這個空間裡的所有向量經過矩陣變換 a 都不改變方向，只改變大...
特徵值 特徵向量
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特徵值 特徵值和特徵向量的應用問題
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