【内容介绍】 python，sklearn机器学习，logstic等各种回归常用的鸢尾花数据集，含训练集和测试集，csv格式，其中训练集包含鸢尾花特征及标签数据120组，测试集包含特征及标签数据30组。 【适用场景】 需要一些练手分类数据集或采用sklearn下载相关数据集遇到问题的python机器学习初学阶段 【所需条件】 建议使用pandas等python表格数据工具包进行导入，数据格式为常见的csv表格形式

鸢尾花数据集，数据挖掘的入门数据集

鸢尾花数据，使用去掉第一行

人工智能高分课设，使用Matlab自行构建神经网络结构，实现对鸢尾花数据集的分类，并且进行参数对比分析，还包含对比效果图和代码流程图，可直接用在报告中。

KNN实现鸢尾花数据分类与可视化，资料完整，代码下载即可运行，并附有运行结果和详细注释。

实现决策树对鸢尾花进行分类，决策树进行了可视化，分别使用了图片和pdf进行显示，相关代码下载即可运行。

SVM鸢尾花分类Python实现 基于SVM算法实现鸢尾花数据集分类 包括混淆矩阵输出

请依据“模式识别原理”课程所讲述的内容，基于不同的分类思想自行选择 设计两种分类算法，编写程序对所给出的Iris数据集和手写字符图像数据集Mnist 进行分类（每个数据集用一种算法分类即可）。分析所设计分类器在 Iris 数据集 和手写字符图像数据集上的分类效果，根据实验结果比较分析两种分类器的优缺 点

人工智能-项目实践-鸢尾花分类-Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类 本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型 iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据 iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 sklearn数据集 文件夹中的数据 不同数据集里数据都是一样的，只是为了程序使用方便而做了一些格式的变动。

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现） 附带可视化图片