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个数据样本，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。

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knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本，用KNN分类并输出分类精度。 data = sklearn.datasets.iris.data label = sklearn.datasets.iris.target 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea

K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心，聚类结果等，附注释

Iris数据集 Iris数据集 Iris数据集Iris数据集

朴素贝叶斯分类器，包含源代码，IRIS数据集，实测有效

matlab程序，PCA的Iris实现，用于特征提取十分有效。主成分分析是实现降维（Dimension Reduction）的重要方式

该数据集为人工智能大数据等常用数据集，也是MATLAB常用的分类实验数据集，由著名的科学家Fisher收集整理，该数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含四个属性。 四个属性：         Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;         Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;         Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;         Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm; 三个种类：         Iris Setosa（山鸢尾）；         Iris Versicolour（杂色鸢尾）；         Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。 ​，适用于大部分场景，也是新手模拟练习的最佳选择之一，数据可自行调整，增删改查等等，MATLAB可用函数load（’iris.txt’）直接调用，其他软件大同小异

内容概要：CASIA-Iris-Thousand包含来自1,000名受试者的20,000幅虹膜图像。 适合人群：非常适合研究虹膜特征的独特性，从而开发出新的虹膜分类和索引方法。 作用：庞大的数据量足以支撑一般的虹膜相关性研究。

鸢尾花数据，通过该数据可以进行聚类分析： k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。