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）。
2019-12-21 21:24:54
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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。
2019-12-21 20:20:20
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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
2019-12-21 20:02:28
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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）。
2019-12-21 19:57:14
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