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鸢尾花数据集Java实现

来源：花匠小妙招时间：2025-05-13 18:24

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鸢尾花数据集的Java实现与可视化分析

鸢尾花数据集（Iris Dataset）是机器学习和数据分析中最常用的测试数据集之一。它由三种不同种类的鸢尾花的四个特征组成：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。本文将介绍如何在Java中实现鸢尾花数据集的读取、处理及可视化，帮助读者更好地理解数据分析的基本流程。

二、数据预处理

为了开始我们的分析，我们需要首先读取鸢尾花数据集。假设我们的数据存储在一个CSV文件中。下面是读取该数据集的Java代码：

import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; class Iris { String species; double sepalLength; double sepalWidth; double petalLength; double petalWidth; public Iris(String species, double sepalLength, double sepalWidth, double petalLength, double petalWidth) { this.species = species; this.sepalLength = sepalLength; this.sepalWidth = sepalWidth; this.petalLength = petalLength; this.petalWidth = petalWidth; } } public class IrisDataAnalysis { private List<Iris> irisList = new ArrayList<>(); public void readData(String filePath) { try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) { String line; br.readLine(); // Skip header line while ((line = br.readLine()) != null) { String[] values = line.split(","); irisList.add(new Iris(values[4], Double.parseDouble(values[0]), Double.parseDouble(values[1]), Double.parseDouble(values[2]), Double.parseDouble(values[3]))); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public void displayData() { for (Iris iris : irisList) { System.out.println(iris.species + ": " + Arrays.toString(new double[]{iris.sepalLength, iris.sepalWidth, iris.petalLength, iris.petalWidth})); } } public static void main(String[] args) { IrisDataAnalysis analysis = new IrisDataAnalysis(); analysis.readData("iris.csv"); analysis.displayData(); } } 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52. 代码解析

在上述代码中，我们定义了一个 Iris 类来存储鸢尾花的特征。IrisDataAnalysis 类中包含 readData 方法，用于从CSV文件中读取数据并将其存储到 irisList 中。displayData 方法则打印出所有的鸢尾花数据。

数据统计与处理

在读取数据之后，我们可以进行进一步数据分析，比如统计三种鸢尾花的数量，并准备可视化展示。这一过程可以通过以下代码实现：

import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class IrisStatistics { private Map<String, Integer> speciesCount = new HashMap<>(); public void countSpecies(List<Iris> irisList) { for (Iris iris : irisList) { speciesCount.put(iris.species, speciesCount.getOrDefault(iris.species, 0) + 1); } } public void displaySpeciesCount() { for (Map.Entry<String, Integer> entry : speciesCount.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue()); } } } 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18. 代码解析

IrisStatistics 类中包含了 countSpecies 方法来统计每种鸢尾花的数量，displaySpeciesCount 方法用于输出统计结果。

数据可视化

在进行数据分析时，可视化能够帮助我们更直观地理解数据。这里我们使用Mermaid语法展示鸢尾花种类的饼状图。

鸢尾花种类分布

33%33%33%鸢尾花种类分布SetosaVersicolorVirginica

上述代码表示鸢尾花数据集中的三种鸢尾花数量相同，各占总数的1/3。在实际数据集中，您会看到不同的数量分布。

结果展示与总结

我们可以将所有代码整合在一起，从数据读取到数据统计，再到结果的可视化。以下是一个完整的示例：

public class IrisDataAnalysis { private List<Iris> irisList = new ArrayList<>(); private IrisStatistics statistics = new IrisStatistics(); public void readData(String filePath) { // 读取数据方法同上 } public void analyzeData() { statistics.countSpecies(irisList); statistics.displaySpeciesCount(); // 可视化部分在这里实现 } public static void main(String[] args) { IrisDataAnalysis analysis = new IrisDataAnalysis(); analysis.readData("iris.csv"); analysis.analyzeData(); } } 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20. 结论

鸢尾花数据集的分析展示了数据读取、处理和可视化的基本步骤。通过以上代码示例，我们可以轻松地构建一个简单的数据分析项目。这个过程不仅有助于理解机器学习和数据挖掘的基本概念，还能够帮助提高编程技能。希望读者可以在自己的项目中应用本文中的方法，深入探索更复杂的数据集，从中获得更多的洞察与乐趣。

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