鸢尾花（iris）数据集，txt格式，可以直接调用，大家按需自取

sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>

内含山鸢尾、变色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾花分类器，归一化函数，输入excel文档中的鸢尾花花瓣花萼长宽计算分类器的准确率的完整过程和注释，配套150个鸢尾花数据

典型相关分析matlab实现代码 iris 一、简介 学习机器学习有一段时间了，由于以前使用的是matlab，所以想使用python来实现一些机器学习的问题。 鸢尾花分类问题时一个很经典的问题，我就想从这个问题入手吧。网上有一些相关的代码，但是我看到的几 个都有些肉眼可见的缺陷，所以，我索性把网上的参考抛开，按照自己的思路实现一个。 会有不少缺陷，求 大神轻喷 :) 二、iris数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。 每行数 据包括4个属性：Sepal Length（花萼长度）、Sepal Width（花萼宽度）、Petal Length（花瓣长度）、 Petal Width（花瓣宽度）。可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。所以本项目是利用lr方法进行 多分类处理。引用Iris数据集的方法主要有在sklearn的sklearn库中导入iris数据集和下载官方的iris.csv文 件。本项目使用后一种获取数据的方法。 三、数据预处理 将数据集进行数据类型的转换，将Sepal Length（花萼长度）、Sep

使用分区算法的鸢尾花数据集聚类。 诸如加载文本文档和以第四维作为绘图颜色强度的四维数据绘图等概念。 我使用 K 均值算法来更新我们计算其他点的欧几里德距离的中心，并在经过一定次数的迭代后将它们分组。 代码注释得很好..... 请给文件评分..

鸢尾花测试结果10.png

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使用感知器实现鸢尾花的分类，在Python下面完成。能够直接运行。

鸢尾花数据，带列名

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