里面有MATLAB感知器算法的实现以及鸢尾花UCI数据集,可以对鸢尾花实行两分类。
建立决策树模型基于R软件,利用DI3算法,利用鸢尾花数据
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
iris.data iris.names 两个文件
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
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