Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。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。

我把网站上的raw data已经转换了格式，即用即取。

iris-kmeans.txt 鸢尾花数据 keans 看别人总要那么多积分

源自UCI的iris数据集，并进行了整理，按照Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica属性分成三类，每一类有四个属性：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽四个属性，每一类50个样本，一共150个样本。并按照OVO策略拆分成三组数据。

Python实现鸢尾花数据集分类问题——使用LogisticRegression分类器

基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的

【python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）-附件资源

机器学习：决策树算法实验数据集，用于聚类和决策树分类。针对鸢尾花数据集的特征，包含sepal_length、sepal_width、petal_length和petal_width四个维度特征，一共有150条数据记录，划分为0，1，2三个种类。

鸢尾花数据集iris，机器学习可以用的到的 鸢尾花数据集iris，机器学习可以用的到的

文章目录数据选取和数据情况利用C4.5算法分类离散化连续变量C4.5原理C4.5实现应用训练好的决策树分类 数据选取和数据情况 本次实验选取鸢尾花数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris） 数据包含5列，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度、鸢尾花种类。 鸢尾花属种类包含三种：iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica。 每一类分别是50条，共150条数据；每一类在四个属性的分布情况如下图所示 可视化代码 import pandas as pd import matplotlib.