标准数据集，做分类和聚类用的比较多，适合机器学习和数据挖掘课程使用

MATLAB平台下实现构造前馈神经网络，实现BP算法，对鸢尾花数据集进行分类。

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。 CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。 我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是cm; & Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; & 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是cm; & Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; & 种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

鸢尾花数据集

朴素贝叶斯算法写的关于鸢尾花分类的程序，有需要的可以自己下载修改使用.

基于Python3.7实现鸢尾花数据集降维，调用PCA算法。包括源程序和结果图片。

包含python代码与数据集，可直接运行。一组鸢尾花数据集，这组数据集有100个样本点，用SVM来预测这些鸢尾花数据集中哪些是山鸢尾花，哪些是非山鸢尾花。

包括两个文件，kmeans聚类算法cpp文件，和用于测试的鸢尾花数据集txt文件，代码带详细注释，简洁明了，下载之后马上可以进行测试

鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学资料，被机器学习研究人员大量使用。它包含了150组实例，4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类（setosa,versicolor,virginica）。