今天小编就为大家分享一篇Python sklearn库实现PCA教程(以鸢尾花分类为例)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-02-20 16:12:29
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鸢尾花数据集。
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
2021-02-06 18:10:26
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鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类，主要考虑如何将各列特征表示并排列组合，选择2列特征向量时可采用2个for循环，来对所有可能的组合进行遍历，选择3列特征分析时，由于情况较少则可以直接输入列。然后将特征列输入Kmeans聚类器中，最后根据聚类结果绘制出聚类结果。
2021-02-06 13:06:50
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该文件包含鸢尾花分类的Python源程序和数据集，数据集内包含 3 类鸢尾花，分别为山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。每类各 50 个数据，每条记录有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
2020-04-25 03:11:06
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实现svm对鸢尾花进行分类，3个不同品种的花每个50个数据进行分类，鸢尾花数据：archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ilis
2020-04-08 03:28:28
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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。是机器学习基础学习的典型案例。
2020-01-11 03:08:53
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机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等
2020-01-03 11:39:57
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