数据集介绍
总共包含150行数据
每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。
4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度
目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica
数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签
数据集样式:
导入需要的模块包
import numpy as np
from matplotlib import colors
from sklearn import svm
from sklearn import model_selection
import mat
2021-08-16 22:40:34
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欢迎大家下载使用
附官方数据地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris
2021-08-11 09:59:58
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本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集（Iris）。主要叙述的是数据可视化。
IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。
读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。
显示数据包括显示具体数据、查看整体数据信息、描述性统计。
数据可视化包括散点图、直方图、KDE图、箱线图。
目录读取数据显示数据数据可视化
读取数据
从sklearn库中读取：（我使用的是该种办法）
，因为文件运行起来总缺少一
2021-07-20 13:22:58
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Iris Data Set（鸢尾属植物数据集）是历史最悠久的数据集，它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中，被用来介绍线性判别式分析。在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了150个样本。
2021-07-19 11:00:14
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内含
《机器学习》上机实践-Iris数据集实验要求，报告，python代码
2020年期末考试历年卷
（实验要求包括查阅资料找出MATLAB平台或Python平台加载内置Iris数据集方法、Iris数据集中有一个种类与另外两个类是线性可分的，其余两个类是线性不可分的。请你通过数据可视化的方法找出该线性可分类并给出判断依据等）
2021-07-16 16:08:48
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