k均值、合并聚类和DBSCAN聚类算法对鸢尾花数据集聚类代码.zip

一组鸢尾花数据，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，分别为：Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica

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模式识别作业__ISODATA聚类算法 报告AND源码 对鸢尾花的公开数据集，用ISODATA聚类。用MATLAB实现。

典型相关分析matlab实现代码 决策树 是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用，决策树算法的本质是一种图结构。 环境：anaconda、jupyter notebook、python2.7 项目库： from sklearn.datasets import load_iris sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，目前主要有三种形式： load_ 本地加载数据 fetch_ 远程加载数据 make_ 构造数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计

鸢尾花数据分类，决策树Python实现

KNN算法在鸢尾花数据集的Python实现

代码实现及说明 # python 3.6 # TensorFlow实现简单的鸢尾花分类器 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import datasets sess = tf.Session() #导入数据 iris = datasets.load_iris() # 是否是山鸢尾 0/1 binary_target = np.array([1. if x == 0 else 0. for x in

模式识别作业__ISODATA聚类算法 报告AND源码 对鸢尾花的公开数据集，用ISODATA聚类。用MATLAB实现。