Iris Data Set.rar( 数据挖掘 数据集 )
2022-04-25 17:35:10 2KB Iris Data Set.rar 数据挖掘
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以莺尾花的特征作为数据来源,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,是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。
2022-03-25 16:42:03 993B Iris
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iris.data.csv ---- 虹膜 机器学习 采集数据样本 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa ……………………………… 共150个实例。
2021-12-08 17:05:35 4KB iris data csv
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Iris数据集在模式识别研究领域应该是最知名的数据集了,有很多文章都用到这个数据集。这个数据集里一共包括150行记录,其中前四列为花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度等4个用于识别鸢尾花的属性,第5列为鸢尾花的类别(包括Setosa,Versicolour,Virginica三类)。也即通过判定花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度的尺寸大小来识别鸢尾花的类别。
2021-11-29 22:50:35 4KB csv文件
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bayes-python 具体代码见:bayes_iris.py 我直接用了iris_data数据集,每种花我选取前45条数据当做训练集,剩下5条数据另外存入测试集iris_test_data,并将数据随机手动打乱 测试集如下: 因为这个数据集是连续性属性,所以需要利用概率密度函数。 具体实验步骤为: (1)先读取数据集 (2)计算训练数据集上每个类别的各个特征属性上的均值和方差 (3)开始对测试数据集进行分类 (4)首先估计先验概率,这里我每个类别所占整体数据集的比例是一样的 (5)利用概率密度函数,计算测试数据集上各个属性在每个类别上的条件概率 (6)计算后验概率=先验概率*条件概率 (7)比较在各个类别上的后验概率,取最大值,则分为这个类别 结果如下: 我们将结果与测试集比较发现结果完全正确!
2021-11-19 13:44:52 118KB 附件源码 文章源码
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鸢尾花csv格式数据集,Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。 通过花萼长度、宽度、长度、宽度4个属性预测鸢尾花卉属于哪一类。 数据无空格
2021-10-27 17:55:29 12KB 鸢尾花 csv 数据集
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KNN算法例子的鸢尾花数据集
2021-08-22 15:09:30 3KB 鸢尾花 knn
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欢迎大家下载使用 附官方数据地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris
2021-08-11 09:59:58 4KB 鸢尾花数据集 iris.data 机器学习
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iris-data.csv
2021-08-05 14:02:15 4KB 教育
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经过数据再组合后的鸢尾花数据集,使得其更加适合划分为训练集与测试集。
2021-06-23 22:07:40 4KB 鸢尾花 机器学习 Iris
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