InterSystems IRIS数据平台：实现快速商业洞见的统一、高效数据平台

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

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简单的TXT格式的iris数据集分类，基于matlab软件进行。且只限于前三个属性的简单分类，并非万用分类代码。

K均值分类 IRIS数据集上的k均值分类

利用K均值聚类IRIS数据，包括两个程序： 一、基于欧氏距离聚类 二、基于余弦距离聚类 二者聚类效果不同，输出结果包括：轮廓图、聚类结果可视化（标注明聚类错误样本）、聚类正确率。

机器学习-西瓜书-在iris数据集上综合评价BP、 ABP神经网络的性能

读取数据，将数据存成变量iris，创建数据框的列名称，将列petal_length的第十到十九行设置为缺失值，删除列，将数据框前三行设置为缺失值，删除有缺失值的行，删除有缺失值的行。