含4个文件，csv有标签和无标签，text有标签和无标签。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，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。

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、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。

matlab 花代码分类-IRIS- 使用 10 折交叉验证报告 IRIS 数据集的分类结果。 从准确率结果可以看出，在 150 个示例中，有些花被误分类了。 代码在matlab上实现。

USPS和iris数据集，满足基本的分类、聚类任务的测试。

数据集：Iris数据集 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据描述：Iris数据集包含150个鸢尾花模式样 本，其中 每个模式样本采用5维的特征描述 利用所学K-means聚类分析方法，对 Iris数据集进行聚类分析，并利用已知的样本类别标 签进行聚类分析评价

一个简单的bayes分类器实验，Python代码，数据集和代码均包含

示例：对IRIS数据集作聚类分析

Iris数据集以及Java实现的KNN分类器，博客地址：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44132771

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，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。

此处基于K-means算法处理Iris数据集 Kmeans.py模块： import numpy as np class KMeansClassifier(): """初始化KMeansClassifier类""" def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500): # 类的成员数据(变量前用下划线) self._k = k # 中心点 self._initCent = initCent # 生成初始中心点 self._max_iter = max_ite