数据挖掘勘探经典数据鸢尾花

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码,数据集有Excel、data、txt文件格式,代码有data、txt格式演示

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

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，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

内含山鸢尾、变色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾花分类器,归一化函数,输入excel文档中的鸢尾花花瓣花萼长宽计算分类器的准确率的完整过程和注释,配套150个鸢尾花数据

数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。

代码实现及说明 # python 3.6 # TensorFlow实现简单的鸢尾花分类器 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf

决策树莺尾花

在机器学习中，我们可以使用不同的算法对数据进行分类。如何使用KNN算法对鸢尾花进行分类。通过观察数据集并使用Python编写代码，我们可以得到较高的分类准确率。在这个过程中，我们还解释了决策树和莺尾花

使用SVM（支持向量机）进行鸢尾花的分类。能够正确地运行。

鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类,主要考虑如何将各列特征表示并排列组合,选择2列特征向量时可采用2个for循环,来对所有可能的组合进行遍历,选择3列特征分析时,由于情况较少则可以直接输入列。然后将