iris 鸢尾花数据集

该文件包含鸢尾花分类的Python源程序和数据集，数据集内包含3类鸢尾花，分别为山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。每类各50个数据，每条记录

鸢尾花分类是机器学习中的一个研究热点。如何使用决策树算法构建鸢尾花分类模型。首先，我们介绍了Iris数据集的基本信息和数据读取方法。然后，通过对数据集的处理，构建了一个基于决策树算法的分类模型。该模型

iris.data iris.names 两个文件

实现svm对鸢尾花进行分类,3个不同品种的花每个50个数据进行分类,鸢尾花数据:archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ilis

包括两个文件，kmeans聚类算法cpp文件，和用于测试的鸢尾花数据集txt文件，代码带详细注释，简洁明了，下载之后马上可以进行测试

使用KNN算法预测鸢尾花的种类，压缩文件中包含源码、训练数据以及测试数据

利用感知器算法进行鸢尾花数据分类，还包含一个异或算法，可以解决非线性分类问题

这个使用Python编写的工具专注于鸢尾花数据集的训练，能够有效处理这一特定数据集。利用这个工具，用户可以进行鸢尾花数据的训练和分析，有助于了解鸢尾花的特征。执行这个Python脚本，可在数据集中进行

基于PCA模型的鸢尾花数据可视化

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。