iris.npz鸢尾花数据集

matlab眼睛识别源码虹膜识别 这是基于 . 可以找到他在 MatLab 和 Python 中实现的原始虹膜识别系统。 描述 该系统对于实际应用程序来说是不完整的。 一个完整的系统必须有一个特定的相机来捕捉眼睛的虹膜。 然而，这些相机非常昂贵。 因此可用的图像数据库和用于替换昂贵的相机。 所有测试和机器学习分类都是使用这些数据库中的图像进行的。 通常，识别系统涉及两种操作模式，即注册和验证。 注册是从眼睛图像中提取特征并将其保存到模板数据库中。 验证允许用户提取他们的特征并与模板数据库中的现有实体进行匹配，以识别输入图像的来源。 这些系统利用所有 CPU 内核来提高计算时间。 设置 这些系统在 Ubuntu 20.04 操作系统上部署和执行，Python 解释器是 Python 3.8.5。 一、创建虚拟环境 python3 -m venv iris_venv source iris_venv/bin/activate 克隆这个仓库 git clone https://github.com/Th3nn3ss/python-iris-recognition.git cd python-

鸢尾花（iris）数据集，txt格式，可以直接调用，大家按需自取

是一个生成IRIS数据集的软件，很好用，以后就可以自己生成IRIS文件了

鸢尾花数据集，包含训练集和测试集。其中训练集有120个样本，测试集有30个样本，每个样本有5个值，前四个为特征，最后一个是标签（花的品种）。0代表setosa，1代表versicolor，2代表virginica

该代码由基于霍夫变换的自动分割系统组成，能够定位圆形虹膜和瞳Kong区域、遮挡眼睑和睫毛以及反射。 然后将提取的虹膜区域归一化为具有恒定尺寸的矩形块，以解决成像不一致的问题。 最后，提取来自一维 Log-Gabor 滤波器的相位数据并将其量化为四个级别，以将虹膜的独特模式编码为逐位生物识别模板。 采用汉明距离对虹膜模板进行分类，如果统计独立性测试失败，则发现两个模板匹配。

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

两个txt文件，和官网上下载的差不多

鸢尾花测试结果10.png

鸢尾花测试结果20.png