这用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。里写目录标题用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率二、学习数据可视化1、数据概览1.1、读取文件1.2、前五行数据1.3、后五行数据1.4、查看数据整体信息1.5、描述性统计1.6、对每种特征计数2、特征工程2.1、引入可视化所需要的库2.2、去掉Species下的字符2.2、绘制花萼的长度与宽度的散点图2.3、绘制花瓣的长度与宽度的散点图2.4、Id编号与花萼长度, 花萼宽度, 花瓣长度, 花瓣宽度之间的关

'萼片长','萼片宽','花瓣长','花瓣宽'

简单的TXT格式的iris数据集分类，基于matlab软件进行。且只限于前三个属性的简单分类，并非万用分类代码。

K均值分类 IRIS数据集上的k均值分类

今天小编就为大家分享一篇在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法，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

虹膜识别经典论文：OSIRIS: An open source iris recognition software

本资源是关于人工智能领域K近邻算法(KNN)的实例演示-鸢尾花识别-使用excel分辨鸢尾花种类，内容详细解读KNN如何解决分类问题，为大众提供一种解决问题的全新方法。内含各大公式作用指导，帮助大家进一步理解何为KNN。

利用K均值聚类IRIS数据，包括两个程序： 一、基于欧氏距离聚类 二、基于余弦距离聚类 二者聚类效果不同，输出结果包括：轮廓图、聚类结果可视化（标注明聚类错误样本）、聚类正确率。

iris鸢尾花数据集，提供机器学习分类模型原始数据集

机器学习的常用数据集，共有 150 条数据，每条数据对应 4 个特征（sepal length、sepal width、pedal length、pedal width），且对应着 3 个不同的种类。