Kmeans鸢尾花数据分类Kmenas

tesnorflow搭建神经网络训练lris鸢尾花分类（代码和数据），包含一个readme文件，告知如何使用，点击运行即可

本例中包含两层BP神经网络模板程序（可以直接调用，可定制中间层神经元个数，设置学习率，绘制衰减曲线，可用于简单的模式识别和预测）、一个调用的例程（包括简单的数据预处理如归一化的使用，测试结果准确率为9

基于机器学习中的KNN算法，认识其在鸢尾花数据集上的应用和原理。附详细的Python代码实现和数据集可视化效果展示。不仅适用于初学者，也能满足更高级别的需求。

MATLAB是一款功能强大的机器学习平台，可以帮助您构建和训练机器学习模型。在这个示例中，我们将演示如何使用MATLAB构建一个支持向量机SVM模型来对鸢尾花进行分类。我们将使用鸢尾花数据集，该数据

建立决策树模型基于R软件，利用DI3算法，利用鸢尾花数据

iris.data iris.names 两个文件

鸢尾花数据集，用于svm分类的数据集，MATLAB和python都可用。其中包括txt格式和data格式，只需要使用libsvm的包就可以调用。

实验资料包括Python代码、实验报告和数据集，可以自取使用。此实验目的是通过Fisher判别方法对鸢尾花数据进行分类。步骤包括读取CSV数据、选择训练数据、计算均值和类内散度矩阵、计算方向向量和投影

python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器包括KNN逻辑回归决策树梯度提升AdaBoost随机森林高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯线性判别分析二次判别分析支持向量机

AttributeInformation:1.sepallengthincm2.sepalwidthincm3.petallengthincm4.petalwidthincm5.class