经典的鸢尾花（Iris）数据集 数据集内共包含3类鸢尾花的150条记录，每类花有 50 条数据；每条记录都有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度

基于SVM对鸢尾花数据集进行分类，并做了超平面以及支持向量的可视化

我把网站上的raw data已经转换了格式，即用即取。

此程序主要实现对数据的加载和处理，首先加载数据，本算法选择的数据集是鸢尾花数据集，加载的数据形式是元胞数组，本程序先把其转换成字符串数组，后对字符串数组进行处理，将数据部分和标签部分分隔开，数据部分转换成数组形式，标签部分则对应存储于字符串数组中。然后对数据创建决策树，结果存储于结构体中，后计算算法的准确率。最后将结构体数据转换成元胞数据，转换成treeplot系统函数能识别的数据形式，并绘制决策树。

源自UCI的iris数据集，并进行了整理，按照Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica属性分成三类，每一类有四个属性：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽四个属性，每一类50个样本，一共150个样本。并按照OVO策略拆分成三组数据。

Python实现鸢尾花数据集分类问题——使用LogisticRegression分类器

基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的

【python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）-附件资源

机器学习：决策树算法实验数据集，用于聚类和决策树分类。针对鸢尾花数据集的特征，包含sepal_length、sepal_width、petal_length和petal_width四个维度特征，一共有150条数据记录，划分为0，1，2三个种类。

鸢尾花数据集iris，机器学习可以用的到的 鸢尾花数据集iris，机器学习可以用的到的