数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。

已被划分为训练集和测试集，均为.data格式的文件

鸢尾花数据集，适合拿来做测试用

用于机器学习分类的数据集，鸢尾花分类数据集，文件格式为 .csv。数据完整。总共150个样本数据，标签包括Sepallength, SepalWidth, PetalLength, PetalWidth。

# plot直接展示数据的分布情况，kde核密度估计对比直方图来看iris.plot() iris.plot(kind = 'kde')   # KNNfrom sklearn import neighbors model_fit_show(neighbors.KNeighborsClassifier(), 'neighbors.KNeighborsClassifier', X, y) (105, 4) (45, 4) (105,) (45,) [1 2 2 2 0 0 0 1 2 2 1 2 1 1 1 2 0 2 0 0 1 1 0 0 1 0 2 2 0 0 2 2 1 1

鸢尾花数据集8:2划分训练集和测试集，并进行决策树分类算法练习Graphviz的安装训练集、测试集的划分输出训练模型可视化树状图训练模型的精度F1-Score测试集的精度F1-Score遇到的问题 针对鸢尾花数据集，按照80%训练集、20%测试集的划分，进行决策树分类算法的训练（在训练集上）和预测（测试集上）。要求：1）输出训练模型的可视化树状图 ；2）输出训练模型的精度 F1-score；3）输出测试集的精度 F1-score； Graphviz的安装 决策树要用到Graphviz，所以要先安装。 首先在Graphviz官网上下载Graphviz-2.38.msi 然后进行安装，双击后，一

本程序利用matlab软件将鸢尾花数据集进行分类，利用的是bp算法

期末作业关于鸢尾花不同算法模型评测 有线性回归，逻辑回归 ，KNN算法 上传保存一下。0积分分享，积分变动可留言

文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码 本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。 1. 感知机简介 感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型 输入：实例的特征向量 输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值 感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型 旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机学习算法具有简单而易于

用matlab的三维图来描述鸢尾花数据集